Um novo estudo publicado na JAMA Network Open utilizou a IA para identificar crianças pequenas que podem ter perturbações do espetro do autismo (ASD).
Investigadores do Karolinska Institutet, na Suécia, desenvolveram um modelo de aprendizagem automática capaz de prever o autismo com uma precisão de aproximadamente 80% em crianças com menos de dois anos de idade, utilizando apenas informações médicas básicas e de fundo.
O estudoO estudo, liderado pela Dra. Kristiina Tammimies e pela sua equipa, utilizou dados da base de dados da Fundação Simons Powering Autism Research for Knowledge (SPARK), que contém informações exaustivas sobre indivíduos com autismo e respectivas famílias.
Os investigadores analisaram dados de 30 660 participantes, divididos equitativamente entre pessoas com e sem diagnóstico de autismo.
"Utilizando o modelo de IA, pode ser possível utilizar as informações disponíveis e identificar mais cedo os indivíduos com elevada probabilidade de autismo, para que possam obter um diagnóstico e ajuda mais precoces". afirmou o Dr. Tammimies, sublinhando o impacto potencial do seu trabalho.
A equipa concentrou-se em 28 medidas de fácil obtenção que podem ser recolhidas antes de a criança atingir os 24 meses de idade.
Estes incluíam informações relatadas pelos pais a partir de questionários médicos e de antecedentes, tais como a idade do primeiro sorriso, comportamentos alimentares e marcos de desenvolvimento da linguagem.
Os investigadores criaram e testaram quatro modelos diferentes de aprendizagem automática, acabando por selecionar o de melhor desempenho, a que chamaram "AutMedAI".
Resultados prometedores
Para garantir a AutMedAI funcionou bem em diferentes grupos de pessoas, a equipa testou-o em dois conjuntos de dados distintos:
- Quase 12.000 novos participantes a partir de uma versão actualizada da sua base de dados original
- Cerca de 3.000 indivíduos com autismo de um estudo diferente
Os resultados foram encorajadores. Quando testada no conjunto de dados maior de novos participantes, a IA identificou corretamente 78,9% das crianças como tendo ou não autismo. Isto significa que foi correta em cerca de 4 em cada 5 casos.
O Dr. Tammimies observou: "Quero sublinhar que o algoritmo não pode diagnosticar o autismo, uma vez que isso deve [ainda] ser feito com métodos clínicos de referência".
Os investigadores também encontraram caraterísticas que eram particularmente preditivas do autismo.
Estas incluíam problemas com a ingestão de alimentos, a idade em que as crianças começaram a construir frases mais longas, a idade em que conseguiram usar o bacio e a idade em que sorriram pela primeira vez.
É interessante notar que o desempenho do modelo foi robusto em diferentes grupos etários, sexos e origens raciais.
Este facto é particularmente digno de nota, uma vez que alguns instrumentos de rastreio existentes revelaram enviesamentos na identificação do autismo em diversos grupos.
O diagnóstico precoce pode melhorar os resultados dos doentes
A deteção precoce do autismo é vital. Abre a porta a intervenções atempadas que podem melhorar consideravelmente o desenvolvimento da criança e os resultados a longo prazo.
Como explicou o Dr. Shyam Rajagopalan, primeiro autor do estudo, "isto pode alterar drasticamente as condições de diagnóstico e intervenção precoces e, em última análise, melhorar a qualidade de vida de muitos indivíduos e das suas famílias".
No entanto, os investigadores alertam para o facto de ser necessária uma validação adicional em contextos clínicos antes de o modelo ser implementado.
Estão também a trabalhar na incorporação de informação genética no modelo, o que poderá aumentar ainda mais a sua precisão.
Naturalmente, as ferramentas de diagnóstico da IA apenas complementam outras observações clínicas - e não os substituir.
Esta investigação junta-se a um conjunto crescente de trabalhos que exploram as aplicações da IA na saúde mental.
Por exemplo, estudos recentes demonstraram o potencial da IA em previsão dos níveis de ansiedade com base nas reacções dos indivíduos às fotografias, e na assistência à diagnóstico de esquizofrenia.
Foram desenvolvidos outros sistemas de diagnóstico precoce baseados em IA para doenças neurológicas, como a doença de ParkinsonO projeto de investigação da Comissão Europeia, que se encontra em curso, mostra como a tecnologia pode apoiar a intervenção e o tratamento precoces.
