Autismo: professor da USP cria tecnologias com inteligência artificial para facilitar diagnóstico

Diagnosticado com autismo apenas na fase adulta, o diretor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveu soluções com inteligência artificial (IA) para tornar mais rápido e preciso o diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA).

Experiência pessoal inspira avanços científicos

André de Carvalho, especialista em IA e diretor do ICMC, descobriu que era autista aos 54 anos. Durante anos, conviveu com incômodos como barulhos intensos e episódios de “desligamento mental”, que mais tarde entendeu serem sintomas de sobrecarga sensorial, característica comum no espectro autista. A percepção veio após uma conversa com sua filha, então estudante de psicologia. O diagnóstico, confirmado por exames, trouxe alívio e motivou André a buscar formas de tornar esse processo mais acessível e precoce para outras pessoas. “Quando o diagnóstico vem cedo, é mais fácil lidar com o transtorno, já que a criança pode receber atenção específica na escola, por exemplo”, explica.

Inteligência artificial como aliada no diagnóstico

Em colaboração com a psiquiatra Helena Paula Brentani, do Hospital das Clínicas de São Paulo, André desenvolveu ferramentas baseadas em IA que auxiliam na detecção precoce do autismo. As tecnologias analisam padrões faciais, sinais cerebrais, biomarcadores moleculares e movimentos corporais, permitindo identificar a presença do espectro em crianças de forma mais antecipada.

Pesquisas buscam precisão e representatividade

O autismo, segundo os estudos, tem origem majoritariamente genética e manifesta-se desde a infância, apresentando uma ampla diversidade de manifestações. Isso justifica o uso do termo “espectro”, que abrange essa variação. No entanto, estereótipos ainda dificultam o diagnóstico de muitos casos. “Há quem diga que o número de diagnósticos aumentou, mas, na realidade, antes só se identificavam os quadros mais graves, como o retratado no personagem Ray, do filme Rain Man, que também tinha deficiência intelectual”, afirma André.

Protagonismo de autistas transforma a abordagem científica

Para o estudante de Ciência de Dados Matheo Angelo Pereira Dantas, diagnosticado aos 17 anos, a presença de pessoas autistas nas pesquisas altera profundamente a forma como o tema é tratado. “Muitas vezes, o discurso sobre o autismo é puramente biomédico, como se fosse algo a ser consertado. Mas o que buscamos é compreensão e acolhimento”, destaca. Matheo é orientado por André no projeto Explainability in Graph Neural Networks for Autism Assessment Using fMRI Analysis, que utiliza ressonância magnética funcional para desenvolver um sistema de IA que não apenas apresenta resultados, mas explica suas conclusões.

A pesquisa, financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), busca criar métodos confiáveis e adaptados à realidade brasileira, considerando que a maioria dos modelos atuais são treinados com dados de populações da Europa e dos Estados Unidos. “O objetivo é encontrar marcadores seguros. Assim como a síndrome de Down tem uma alteração cromossômica clara, talvez possamos identificar sinais consistentes no cérebro que tornem o diagnóstico do autismo mais objetivo e confiável”, finaliza Matheo.