Pesquisadores investem na análise de mapas de fixação do olhar como forma de rastreamento para autismo

Teresa Santos (colaborou Dra. Ilana Polistchuck)

Notificação

12 de agosto de 2021

Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma ferramenta computacional que poderá auxiliar profissionais de saúde a diagnosticar o transtorno do espectro autista a partir do rastreamento ocular. O instrumento e seu processo de construção foram descritos em um artigo publicado no periódico Scientific Reports da Nature. [1]

O projeto foi criado durante o mestrado em sistemas de informação de Jéssica Oliveira, sob orientação da cientista da computação Dra. Fátima Nunes, professora da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) da USP. O estudo contou ainda com a participação da Dra. Ariane Machado‑Lima, também da EACH/USP, da Dra. Helena Brentani, psiquiatra do Instituto de Psiquiatria (IPq) da USP e coordenadora do Programa do Transtorno do Espectro Autista (Protea), e outros colaboradores dessas unidades e do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP.

O grupo produziu vídeos de cerca de seis segundos, que funcionaram como estímulo para 106 participantes, dos quais, 76 tinham diagnóstico de transtorno do espectro autista e 30 não. Os participantes tinham entre 3 e 18 anos de idade. Durante a apresentação dos vídeos, a tela do computador era dividida em duas partes: de um lado havia pessoas fazendo alguma atividade e do outro havia objetos (fractais) circulando.

A pesquisa foi dividida em dois momentos: fase inicial do aprendizado de máquina e uma segunda etapa de teste do modelo (diagnóstico). Segundo a Dra. Fátima, as 106 crianças e adolescentes participaram das duas fases e os mesmos vídeos foram utilizados nos dois momentos. "Em computação, temos algumas técnicas para separar um conjunto de dados. Como usamos técnicas de aprendizado de máquina, separamos a amostra em partes. Algumas partes são reservadas para treinar o modelo computacional e outras são reservadas para testar a eficácia do modelo", explicou em entrevista ao Medscape, acrescentando que foram feitas várias rodadas em ambas as fases, e, em cada nova rodada, apesar de manter a mesma quantidade de partes amostrais utilizadas, a seleção dessas partes era variada. "Dessa forma, apesar de serem os mesmos dados, eles foram usados várias vezes, com divisões diferentes, evitando que o modelo ficasse viciado", disse ela, lembrando que, "essa abordagem é uma técnica clássica de aprendizado de máquina".

Os pesquisadores monitoraram o movimento ocular dos participantes durante a apresentação dos vídeos, a fim de analisar as características das imagens nas quais houve fixação da atenção visual. Eles avaliaram, por exemplo, se essas imagens tinham pessoas, cores, movimento, entre outros elementos. Com isso, foi possível determinar para quais imagens os participantes com e sem transtorno do espectro autista mais olharam, criando mapas da fixação do olhar a cada quadro do vídeo. Na fase de teste, foram analisados os mapas individuais de fixação do olhar para determinar se estavam mais próximos do padrão verificado no grupo com transtorno do espectro autista ou do grupo controle.

Um dos conceitos utilizados na pesquisa foi o paradigma biológico. Segundo essa ideia, quando uma pessoa sem transtorno do espectro autista observa uma cena em que há figuras humanas e objetos, sua atenção visual tende a ser direcionada para as pessoas. Já as pessoas com diagnóstico de transtorno do espectro autista tendem a focar nos objetos. A Dra. Fátima disse, no entanto, que não há 100% de exatidão, ou seja, nem todas as pessoas sem transtorno do espectro autista fixam o olhar necessariamente nas pessoas, bem como nem todos com transtorno do espectro autista focam o olhar em objetos.

De acordo com a Dra. Helena, cada vez mais alterações de conectividade cerebral entre módulos de redes neurais (importantes para a codificação de entradas sensoriais e foco atencional) vêm sendo descritas no transtorno do espectro autista. Assim, um modelo de atenção visual baseado na integração desta circuitaria pode ser mais informativo quanto à variabilidade da apresentação clínica.

Segundo a Dra. Fátima, apesar dos resultados animadores, ainda são necessários mais testes para confirmar os achados. No entanto, essa ferramenta tem potencial para dar apoio a equipes de saúde no diagnóstico de transtorno do espectro autista, sendo particularmente promissora em situações de difícil acesso a especialistas.

"No momento, ainda precisamos do aparelho para fazer o rastreamento do olhar, mas futuramente, se conseguirmos que esse processo seja feito por câmeras, a análise pode ser feita à distância por uma equipe treinada", ressaltou a médica, e apontou que "ainda há um caminho a ser percorrido para transformar a ferramenta em um produto computacional passível de distribuição".

Para a Dra. Helena, as ferramentas de auxílio ao diagnóstico com dados do rastreamento ocular são fundamentais e podem ajudar muito no rastreamento precoce do transtorno do espectro autista.

"Já existem ferramentas com excelentes resultados, acho que o diferencial desse projeto é que, por ser baseado em um modelo de atenção visual, não há necessidade de demarcação prévia das regiões de interesse (ROI), o que é trabalhoso. Além disso, o teste pode ser feito com vídeos diferentes, avaliando o mesmo paradigma; ou seja, existe espaço para adaptações, de modo que possa ser aplicado no Xingu ou no Rio Grande do Sul", destacou em entrevista ao Medscape.

Vale lembrar que essa medida é particularmente importante no Brasil, onde o transtorno do espectro autista é possivelmente subdiagnosticado. Segundo a Dra. Helena, em 2020, o Centers for Disease Control and Prevention (CDC) dos Estados Unidos publicou dados de 11 estados norte-americanos referentes ao ano de 2016, que indicam uma prevalência de 1 caso de autismo a cada 54 crianças de até oito anos de idade. [2]

"Essa taxa representou um acréscimo de 10% no número anterior, de 2014, que era de 1 caso a cada 59 crianças. [3] Aqui no Brasil não temos a menor ideia, a referência é um estudo piloto feito em 2011 em Atibaia (SP), que indica em 1 caso a cada 367 crianças. [4] Se olharmos para o estudo dos CDC, havia 1 caso a cada 88 crianças em 2012, [5] ou seja, muito diferente", disse.

Apesar da ausência de números reais no Brasil, a médica considera que o desconhecimento sobre o transtorno do espectro autista tanto por parte da população, como também dos profissionais de saúde e da área da educação ainda é grande. "O diagnóstico é clínico, e os sinais conhecidos como 'red flags' começam a se manifestar a partir de 12 meses de vida – e com certeza já estão lá aos 18 meses. Dessa forma, profissionais de saúde, assim como da área da educação, que tenham contato com as crianças precisam estar preparados para reconhecê-los, mesmo não fechando um diagnóstico. Existem escalas para o rastreamento do transtorno do espectro autista traduzidas e validadas aqui no Brasil, que, se aplicadas, podem ajudar no rastreamento precoce de casos", alertou.

O modelo computacional desenvolvido pelos pesquisadores da USP com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), da USP e do Programa Nacional de Apoio à Atenção da Saúde da Pessoa com Deficiência (Pronas/PCD) do Ministério da Saúde, obteve resultados promissores. A média de precisão foi de 90%; a especificidade foi de 93% e a sensibilidade/recall foi de 69%.

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