O transtorno de espectro autista (TEA) é um distúrbio do neurodesenvolvimento que resulta em graus variáveis de comprometimento da interação social. Crianças com TEA lutam para realizar contato visual e estabelecer reciprocidade socioemocional. Estratégias para ensinar reciprocidade social à criança são tão mais efetivas quanto mais precoces, o que torna o atraso do diagnóstico um problema ainda maior.
Agora, pesquisadores da Universidade de Stanford reúnem recursos tecnológicos de áudio, v[ideo e inteligência artificial para criar um jogo de celular que imaginam poderá futuramente diagnosticar precocemente o TEA e auxiliar em seu tratamento. Uma publicação do grupo em JMIR Publications relata um ensaio em que dados de áudio do jogo de aplicativo Guess What? Alimentaram um algoritmo de inteligência artificial para tentar identificar características exclusivas da fala dos portadores de TEA que os diferencia de outras crianças sem o transtorno (repetição de palavras e fala monótona).
Ao todo, o esforço utilizou 850 clipes de 58 crianças, sendo 20 com TEA. No estudo, o algoritmo de áudio do Guess What? Conseguiu precisão de até 79% em diferenciar crianças com e sem TEA. Agora, a ideia da equipe é aglutinar outras fontes de informação para melhorar a eficiência. Segundo o grupo, é aí que o somatório de imagens em vídeo produzidas de forma caseira por meio do Guess What? Poderiam agregar a complexidade que falta às informações processadas.
Além das peculiaridades na fala, portadores de TEA apresentam outras características peculiares passíveis de serem identificadas em imagens de vídeo, como é o caso de atitudes repetitivas, movimentos com as mãos e reconhecimento de emoções. Com a agregação dos recursos de vídeo, o grupo espera aumentar a precisão do método para até 90% na diferenciação entre crianças com TEA e neurotípicas.
Por fim, os autores ressaltam que há também uma ótima oportunidade para incrementar o tratamento dessas crianças, com os recursos tecnológicos sendo utilizados para ajudar as crianças a reconhecerem as emoções com as quais estão lidando.
O objetivo final, admitem, é a construção de um sistema inteligente, de fácil acesso e automatizado para o diagnóstico precoce e acompanhamento da doença.
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