IA diagnostica crianças com autismo usando imagens dos olhos

Através de um algoritmo de Inteligência Artificial (IA) de aprendizagem profunda, pesquisadores conseguiram diagnosticar o autismo com 100% de precisão apenas utilizando fotos das retinas de crianças. As descobertas apoiam a utilização da IA como uma ferramenta objetiva de rastreio para o diagnóstico precoce, especialmente quando o acesso a um psiquiatra infantil especializado é limitado.

Segundo os pesquisadores, a retina e o nervo óptico se conectam ao disco óptico na parte posterior do olho. Essa estrutura é uma janela para o cérebro e uma extensão do sistema nervoso central, o que tem sido usado pelos investigadores para acessar de forma fácil e não invasiva o corpo humano para obter informações importantes relacionadas com o cérebro.

IA na medicina

(Fonte: GettyImages)

Recentemente, um estudo feito no Reino Unido já havia criado um meio não invasivo de diagnosticar rapidamente uma concussão, iluminando a retina com um laser seguro para os olhos. Agora, no entanto, pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, desenvolveram um método para diagnosticar o transtorno do espectro do autismo (TEA) e a gravidade dos sintomas em crianças usando imagens de retina examinadas por um algoritmo de IA. 

Os cientistas recrutaram 958 participantes com idade média de 7,8 anos e fotografaram suas retinas, gerando um total de 1.890 imagens para análise. Metade dos participantes foi diagnosticado com TEA e metade faziam parte de um grupo de controle de mesma idade e sexo. A gravidade dos sintomas do transtorno foi avaliada usando pontuações dentro do Cronograma de Observação de Diagnóstico de Autismo - Segunda Edição (ADOS-2) e pontuações da Escala de Responsividade Social - Segunda Edição (SRS-2).

O algoritmo de aprendizagem profunda da IA foi treinado usando 85% das imagens da retina e pontuações de testes de gravidade dos sintomas para construir modelos para rastrear os casos de autismo. Os 15% restantes das imagens foram retidos para testes adicionais. A partir disso, os primeiros resultados foram surgindo.

Análise de dados

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Para a triagem do TEA no conjunto de imagens de teste, a IA poderia selecionar as crianças com diagnóstico de autismo dentro de um padrão de estudo. Mesmo quando 95% das áreas menos importantes da imagem foram removidas, como aquelas que não incluem o disco óptico das crianças analisadas, os resultados foram bastante positivos.

“Nossos modelos tiveram desempenho promissor na diferenciação entre TEA e DT (crianças com desenvolvimento típico) usando fotografias da retina, o que implica que as alterações retinianas no TEA podem ter valor potencial como biomarcadores”, afirmaram os pesquisadores em comunicado oficial. Ao todo, o modelo apresentou 100% de eficácia no diagnóstico mesmo quando apenas os 10% da imagem que mostram o disco óptico foram analisados.

Com base nessas descobertas, os investigadores dizem que o modelo baseado em IA pode ser usado como uma ferramenta de triagem objetiva a partir dos 4 anos — a idade mínima dos pacientes testados. Como a retina dos recém-nascidos continua crescendo até essa idade, os resultados podem se mostrar incertos até essa faixa etária.