Um estudo, desenvolvido no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), pode transformar a forma como o Transtorno do Espectro Autista (TEA) é detectado. A pesquisa, liderada por Janayna Moura Fernandes, utiliza inteligência artificial e análise de saliva para identificar o autismo de maneira rápida, acessível e menos invasiva.
O TEA é um transtorno neurológico que afeta a comunicação, interação social e comportamento. Diagnosticar o autismo precocemente é crucial para garantir que as crianças recebam o suporte e intervenções adequadas, melhorando sua qualidade de vida. No entanto, os métodos de diagnóstico atuais podem ser demorados e complexos.
Para solucionar esse problema, a pesquisa da UFU propõe uma abordagem inovadora: a utilização da espectroscopia por infravermelho (FTIR) para analisar amostras de saliva, combinada com uma ferramenta de inteligência artificial chamada GANet. Essa técnica permite identificar padrões associados ao autismo de forma mais eficiente e precisa.
Os resultados da pesquisa são promissores. O método desenvolvido por Fernandes se mostrou mais eficaz do que os métodos tradicionais na identificação do TEA, com alta precisão. Além disso, a técnica é mais rápida, acessível e sustentável, já que utiliza amostras de saliva e não requer exames invasivos. “A pesquisa pode ajudar famílias e profissionais de saúde a identificar o autismo em estágios iniciais, permitindo intervenções mais eficazes e melhores resultados no desenvolvimento da pessoa”, ressalta.
Reconhecimento
A pesquisa de Janayna Moura Fernandes foi reconhecida com o 2º lugar no 14º Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), durante o BRACIS 2024. O prêmio destaca a relevância e o potencial impacto social do estudo.
A pesquisadora destaca que sua motivação para o estudo foi a possibilidade de contribuir para a saúde pública, especialmente em regiões com recursos limitados. “Com métodos mais rápidos, acessíveis e não invasivos, minha pesquisa busca tornar o diagnóstico mais viável, permitindo que mais crianças tenham acesso a intervenções que transformam vidas”, afirma Fernandes.
A pesquisa da UFU representa um avanço significativo na detecção do autismo e abre caminho para futuros estudos e aplicações. A expectativa é que, em breve, a técnica possa ser utilizada em larga escala, beneficiando milhares de crianças e famílias.
A pesquisa foi intitulada “Otimização de redes baseada em Algoritmos Genéticos para classificação de alto nível via redes complexas” e contou com a orientação dos professores Murillo Guimarães Carneiro e Gina Maira Barbosa de Oliveira.
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