{"id":420519,"date":"2025-05-08T20:33:32","date_gmt":"2025-05-08T20:33:32","guid":{"rendered":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/?p=420519"},"modified":"2025-05-09T17:39:56","modified_gmt":"2025-05-09T17:39:56","slug":"pesquisa-da-unifesp-propoe-tecnologia-com-inteligencia-artificial-para-diagnostico-precoce-do-autismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2025\/05\/pesquisa-da-unifesp-propoe-tecnologia-com-inteligencia-artificial-para-diagnostico-precoce-do-autismo\/","title":{"rendered":"Pesquisa da Unifesp prop\u00f5e tecnologia com intelig\u00eancia artificial para diagn\u00f3stico precoce do autismo"},"content":{"rendered":"

Artigo publicado na Scientific Reports (Nature) apresenta método inovador usando imagens faciais e deep learning, com mais de 92% de acurácia.<\/em><\/p>\n

Identificar precocemente o Transtorno do Espectro Autista (TEA) pode transformar a vida de crianças, famílias e profissionais de saúde, mas o processo tradicional de diagnóstico, baseado em entrevistas e observações clínicas, é complexo, subjetivo e muitas vezes inacessível em diversas regiões. Pensando nesse desafio, um estudo liderado por Rodrigo Colnago Contreras, docente do Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal de São Paulo<\/a> (ICT\/Unifesp) – Campus São José dos Campos, desenvolveu um sistema inovador que utiliza técnicas de inteligência artificial para detectar sinais de autismo a partir de uma simples foto do rosto da criança.fvff<\/p>\n

O trabalho, publicado recentemente na Scientific Reports, do grupo Nature, propõe uma abordagem que alia tecnologia de ponta a uma necessidade urgente de saúde pública: ampliar o acesso ao diagnóstico precoce e objetivo do TEA.<\/p>  \n

“Nossa proposta é democratizar e agilizar o processo de identificação do autismo, usando tecnologias avançadas para apoiar médicos, educadores e famílias no reconhecimento precoce dos sinais do transtorno”, afirma Rodrigo Contreras.<\/p>  \n

O diferencial do estudo está na aplicação de deep transfer learning<\/em>, uma técnica de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas previamente treinadas — como aquelas usadas em sistemas de reconhecimento facial e de objetos por grandes empresas de tecnologia — e as adapta para identificar traços visuais associados ao autismo.<\/p>  \n

Essa abordagem permite que o sistema funcione bem mesmo com poucos dados, uma característica fundamental para o ambiente médico, onde bases de dados extensas nem sempre estão disponíveis. O processo evita etapas complexas de re-treinamento, economiza tempo e recursos e ainda garante alta precisão.<\/p>  \n

A ferramenta analisa imagens faciais para detectar padrões sutis que podem ser indicativos de TEA. Nos testes realizados, o sistema atingiu uma taxa de acurácia superior a 92%, superando abordagens tradicionais e demonstrando seu potencial como um instrumento de triagem rápida, eficiente e acessível.<\/p>  \n

“Utilizamos métodos de inteligência artificial que extraem características faciais imperceptíveis ao olho humano, mas que, em conjunto, formam um perfil confiável para apoio ao diagnóstico. A taxa de acurácia que alcançamos mostra que a tecnologia pode ser uma aliada poderosa na saúde”, explica o pesquisador da Unifesp.<\/p>  \n

Potenciais impactos para o diagnóstico do TEA<\/strong><\/p>\n

A proposta de usar imagens faciais, somada ao poder de algoritmos de aprendizado profundo, tem um impacto potencial enorme: facilitar o diagnóstico precoce em larga escala, inclusive em locais com poucos especialistas ou infraestrutura limitada. Isso pode ajudar a iniciar intervenções terapêuticas mais cedo, fator decisivo para melhorar o desenvolvimento social, cognitivo e de comunicação de crianças no espectro.<\/p>  \n

Embora o sistema não substitua a avaliação clínica tradicional, ele funciona como uma importante ferramenta complementar de triagem. Em contextos de atenção básica à saúde, programas escolares ou campanhas de saúde pública, poderia ser usado para identificar precocemente crianças com maior risco, encaminhando-as para avaliação especializada.<\/p>  \n

“Queremos oferecer uma ferramenta que funcione como um primeiro passo, que permita que mais crianças sejam avaliadas de forma ágil e segura. Diagnosticar o autismo cedo é dar mais oportunidades de desenvolvimento e inclusão”, reforça Contreras.<\/p>  \n

Desenvolvimento futuro<\/strong><\/p>\n

O grupo de pesquisa pretende expandir os testes clínicos, validar a tecnologia em diferentes perfis populacionais e trabalhar em versões do sistema adaptadas para dispositivos móveis. Um aplicativo, por exemplo, poderia levar o recurso para ainda mais pessoas, especialmente em regiões remotas.<\/p>  \n

Além disso, estudos adicionais buscarão combinar essa análise de imagens com outras informações (como dados comportamentais simples) para refinar ainda mais a precisão da identificação.<\/p>  \n

“Nosso compromisso é seguir aprimorando a ferramenta para que ela esteja disponível como um apoio efetivo aos profissionais de saúde e famílias. A tecnologia pode e deve ser aliada na luta por um diagnóstico mais precoce, mais justo e mais inclusivo”, destaca o docente da Unifesp.<\/p>  \n

O artigo pode ser consultado na íntegra pelo link: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-025-97708-7<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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