Saúde Desvendada

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição neurodesenvolvimental que geralmente se manifesta na infância. A identificação precoce do TEA é crucial para iniciar intervenções que podem melhorar significativamente a qualidade de vida da criança e de sua família. No entanto, o diagnóstico tradicional pode ser demorado, caro e exigir a presença de especialistas, o que cria barreiras para muitas famílias, especialmente em regiões com recursos limitados.

Uma pesquisa recente publicada na revista *NPJ Digital Medicine* apresenta um sistema inovador baseado em Inteligência Artificial (IA) que utiliza vídeos gravados em casa para auxiliar na detecção precoce do TEA. O estudo envolveu a coleta de vídeos de 510 crianças com idades entre 18 e 48 meses, sendo 253 diagnosticadas com TEA e 257 com desenvolvimento típico. As crianças foram filmadas em casa seguindo três protocolos de vídeo curtos, com duração inferior a um minuto cada: resposta ao nome, imitação e brincadeira com bola. Esses protocolos foram projetados para estimular comportamentos naturais e relevantes para a avaliação do TEA.

Os vídeos foram analisados utilizando modelos de deep learning para extrair características específicas relacionadas ao TEA. Essas características foram combinadas com dados demográficos das crianças e processadas por classificadores de machine learning. O modelo resultante alcançou uma precisão de 0,75 e uma área sob a curva ROC de 0,83, demonstrando um bom desempenho na identificação do TEA. Essa abordagem automatizada, baseada em vídeos caseiros curtos, pode complementar a avaliação clínica tradicional e auxiliar na priorização de encaminhamentos, possibilitando intervenções mais precoces e eficazes, particularmente em locais com acesso limitado a recursos especializados.

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