A inteligência artificial caminha junto à tecnologia da área médica para tornar diagnósticos de doenças e condições psiquiátricas mais acessível e preciso. Cientistas da Northwestern University, em Illinois, publicaram um estudo que demonstra seu novo algoritmo capaz de identificar sinais de autismo através da fala em crianças.

Os pesquisadores utilizaram métodos de aprendizado de máquina para detectar padrões na fala de crianças autistas. O algoritmo é tão assertivo que consegue encontrar os sinais do transtorno do espectro autista em indivíduos falando diferentes idiomas. Na pesquisa, a máquina foi capaz de detectar esses padrões em inglês e cantonês.

Conforme observado pelos especialistas, crianças autistas falam mais lentamente e apresentam diferenças em entonação e ritmo do discurso, mas os sinais são difíceis de serem analisados de forma consistente e objetiva. Esse fator levou Molly Losh, Joseph C.Y. Lau e Patrick Wong, de Hong Kong, a promoverem o estudo com aprendizado de máquina.

Os dados utilizados para treinar o algoritmo eram gravações de voz de pessoas com e sem o autismo, falantes de inglês e cantonês, contando suas próprias versões de um livro infantil ilustrado — sem palavras, apenas figuras. Apesar dos desafios em fazer a inteligência artificial compreender as variações linguísticas, os resultados foram impressionantes.

Lau comenta que o método permitiu a descoberta de características na fala que podem prever o diagnóstico de autismo. “A mais proeminente dessas características é o ritmo da fala”, diz o especialista. “Estamos esperançosos de que este estudo possa ser a base para futuras pesquisas com o autismo que alavancam o aprendizado de máquina”.

Os pesquisadores adicionam que o algoritmo pode eventualmente “transcender culturas” devido à capacidade da inteligência artificial em analisar sons e palavras independendo do idioma, baseando-se apenas nos sinais característicos da condição.

Os resultados do estudo podem contribuir para os esforços de neurocientistas para a descoberta de genes específicos, mecanismos de processamento do cérebro e outras áreas que podem implicar na suscetibilidade ao autismo, além de permitir a elaboração de terapias mais eficazes e adequados às pessoas.

A Universidade Yale publicou um recente estudo que descobriu as mudanças na substância branca do cérebro de pessoas com autismo. Essas alterações podem ser uma nova forma de diagnosticar pessoas dentro do espectro autista.