Inteligência artificial no diagnóstico de autismo

Ted Bosworth

Notificação

19 de julho de 2021

Um programa de computador usando inteligência artificial (IA) é eficaz para diferenciar as crianças jovens com transtorno do espectro autista das crianças com outros quadros, segundo os resultados de um ensaio clínico apresentado pela Current Psychiatry e pela American Academy of Clinical Psychiatrists.

O programa, que será submetido à aprovação regulamentar como dispositivo, utiliza um algoritmo que reúne as informações de um questionário dos responsáveis pela criança, um vídeo e um questionário clínico, segundo o Dr. Sharief Taraman, médico e professor clínico associado de neurologia no Children's Hospital of Orange County, University of California, Irvine, nos Estados Unidos.

Embora o dispositivo possa ser utilizado em vários contextos, foi concebido para ser utilizado pelos médicos do atendimento primário. Isto irá contornar a necessidade de avaliação especializada, exceto nos casos complexos. Atualmente, quase todas as crianças com transtorno do espectro autista são diagnosticadas por especialistas, de acordo com os dados citados pelo Dr. Sharief.

"A falta de ferramentas diagnósticas para o transtorno do espectro autista no atendimento primário contribui para um atraso médio de três anos entre a primeira preocupação dos pais e o diagnóstico, assim como para longas listas de espera para avaliação especializada", disse o médico na reunião virtual apresentada pelo MedscapeLive.

Quando utilizados com avaliação clínica e pelos critérios da 5ª edição do Manual de Diagnóstico e Estatística da American Psychiatric Association (DSM-5, do inglês Diagnostic and Statistical Manual 5th Edition), os dados do ensaio clínico sugerem que a ferramenta diagnóstica nas mãos dos médicos do atendimento primário "poderia avaliar de forma eficiente e precisa o transtorno do espectro autista em crianças de um ano e meio a seis anos de idade", disse Dr. Sharief.

O programa foi avaliado em 425 crianças de 14 centros de estudo em seis estados dos EUA. A população do estudo refletia os dados demográficos do país. Embora apenas 36% das crianças fossem do sexo feminino, isso é coerente com a prevalência do transtorno do espectro autista. Sessenta por cento dos participantes eram brancos. Quase 30% eram negros ou latinos, e outras populações, como as de ascendência asiática, estavam representadas.

As crianças entre um ano e meio e seis anos de idade foram elegíveis se tanto seu responsável como um profissional de saúde acreditassem que a criança poderia ter o transtorno. Ao mesmo tempo em que o responsável pela criança preencheu um questionário de 20 itens e o médico do atendimento primário preencheu um questionário de 15 itens em um dispositivo móvel, o responsável enviou dois vídeos da criança com um a dois minutos de duração.

Essas informações, junto com um questionário de 33 itens preenchido por quem analisou os vídeos enviados, foram então processadas pelo algoritmo do programa de informática. O resultado é positivo, negativo ou indeterminado para o transtorno do espectro autista.

"Para reduzir o risco de falsas classificações, a opção "indeterminado" foi incluída como recurso de segurança", explicou Dr. Sharief. Entretanto, o pesquisador considera a designação indeterminada potencialmente contestável. Em vez de um resultado negativo, este estado sugere algum distúrbio complexo do desenvolvimento neurológico e indica a necessidade de uma avaliação mais aprofundada.

O diagnóstico de referência, concluído para todos os participantes deste estudo, foi uma avaliação especializada independente feita por dois especialistas. O diagnóstico de transtorno do espectro autista foi confirmado se os dois especialistas concordassem. Se não houvesse acordo, um terceiro especialista fazia o diagnóstico.

Pelo programa, foram diagnosticadas 52% das crianças. Em comparação com os diagnósticos dos especialistas, todas foram classificadas corretamente, exceto uma criança, para a qual o programa de informática fez um diagnóstico falso-negativo. O diagnóstico de transtorno do espectro autista foi confirmado em 29% dos participantes do estudo.

Para os participantes com diagnóstico determinado, a sensibilidade foi de 98,4% e a especificidade foi de 78,9%. Isso se traduziu em valores preditivos positivo e negativo de 80,8% e 98,3%, respectivamente.

Dentre os participantes identificados como indeterminados pelo algoritmo utilizando inteligência artificial, 91% foram considerados, em última análise pela avaliação especializada, como tendo problemas complexos. Neste grupo, o transtorno do espectro autista fez parte do quadro clínico complexo em 20% dos casos. Os outros tinham quadros de distúrbios do desenvolvimento neurológico fora do espectro autista, segundo Dr. Sharief.

Quando a acurácia foi avaliada por idade, etnia e fatores como escolaridade dos pais ou renda familiar, a ferramenta teve um desempenho estável, informou Dr. Sharief. Isto é importante, disse, porque a presença ou a ausência do transtorno do espectro autista é mal diagnosticada em muitas populações carentes.

O foco na criação de uma metodologia específica para utilização no atendimento primário foi embasado em evidências de que o atraso no diagnóstico do transtorno do espectro autista é atribuível a longos tempos de espera para as avaliações pelos especialistas.

"Nunca haverá um número suficiente de especialistas. Existe a necessidade de haver uma maneira de agilizar o diagnóstico de transtorno do espectro autista", informou Dr. Sharief. Isto ajuda não somente os pais preocupados com seus filhos, disse o pesquisador, mas também existem dados sugestivos de que a intervenção precoce melhora os desfechos.

Um especialista em transtorno do espectro autista, o Dr. Paul Carbone, diretor médico do programa de desenvolvimento infantil na University of Utah, nos EUA, concordou. Ele disse que o diagnóstico precoce e a intervenção devem ser a meta.

"Reduzir a idade do diagnóstico do transtorno do espectro autista é uma prioridade, porque o ingresso adiantado nas intervenções específicas para o autismo é um forte indicador de melhores desfechos em termos de desenvolvimento ideal das crianças", disse Dr. Paul.

Embora não esteja familiarizado com este programa experimental de informática de diagnóstico assistido por inteligência artificial, o Dr. Paul publicou sobre a viabilidade do diagnóstico de transtorno do espectro autista na atenção primária. Em seu estudo, ele examinou a Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) como uma das várias metodologias que poderiam ser consideradas.

O diagnóstico de transtorno do espectro autista "pode ser feito por meio de processos sistemáticos no atendimento primário que facilitem a criação da vigilância universal e o rastreamento do autismo através de avaliações diagnósticas imediatas e em tempo hábil em crianças de risco", disse Dr. Paul.

MedscapeLive e esta empresa de notícias são propriedade da mesma companhia. O Dr. Sharief Taraman informou relações financeiras com a empresa Cognos que está desenvolvendo o programa de informática sobre o transtorno do espectro autista para o uso clínico. O Dr. Paul Carbone informou não ter conflitos de interesses.

Este conteúdo foi originalmente publicado no MDedge.com – parte da Medscape Professional Network.

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