Cientistas da Faculdade de Medicina da Universidade Yon-Sei, na Coreia do Sul, desenvolveram um método que utiliza imagens da retina, analisadas por um algoritmo de inteligência artificial (IA), para diagnosticar com 100% de precisão o transtorno do espectro autista (TEA) e avaliar a gravidade dos sintomas em crianças. A retina e o nervo óptico são considerados uma extensão do sistema nervoso central e proporcionam uma visão não invasiva das condições cerebrais.
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Essa abordagem inovadora se baseia na compreensão crescente de como a retina pode fornecer informações valiosas sobre o cérebro. Outros pesquisadores do Reino Unido também desenvolveram métodos não invasivos, como o uso seguro de laser nos olhos para diagnosticar rapidamente uma concussão.
O estudo sul-coreano, publicado na revista científica JAMA Network Open, envolveu 958 participantes com idade média de 7 anos. As retinas foram fotografadas, resultando em 1.890 imagens. Metade dos participantes tinha TEA, enquanto a outra metade era composta por crianças controle com desenvolvimento típico, de mesma idade e sexo.
A gravidade dos sintomas de TEA foi avaliada por meio de pontuações do Cronograma de Observação de Diagnóstico de Autismo Segunda Edição (ADOS-2) e da Escala de Responsividade Social Segunda Edição (SRS-2). Um algoritmo de aprendizagem profunda foi treinado com 85% das imagens e pontuações dos testes, sendo os 15% restantes utilizados para teste.
Os resultados indicaram uma precisão de 100% na identificação do autismo, embora o método não tenha se mostrado tão eficaz na previsão da gravidade dos sintomas. Apesar disso, os pesquisadores acreditam que essa ferramenta tem grande potencial para proporcionar avaliações úteis em uma idade mais precoce, reduzindo a espera por diagnósticos.
Fonte: Jornal Opção
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