Ferramenta inovadora para triagem de autismo em crianças

Os sinais comportamentais do Transtorno do Espectro Autista (TEA) podem ser identificados já nos primeiros meses de vida. Entre os indícios mais precoces estão a atenção reduzida às pessoas, a ausência de resposta ao ser chamado pelo nome, atrasos no desenvolvimento motor e diferenças nas expressões faciais. No entanto, a identificação desses sinais ainda enfrenta desafios, principalmente no que diz respeito à objetividade e precisão dos métodos tradicionais de triagem.

Nesse contexto, a tecnologia tem desempenhado um papel crucial na inovação de ferramentas de rastreamento precoce do autismo. O SenseToKnow surge como uma solução promissora ao oferecer um método digital avançado para avaliar múltiplos comportamentos relacionados ao TEA em crianças pequenas. A ferramenta utiliza um sistema de fenotipagem digital, permitindo a observação direta de padrões comportamentais sem a necessidade de equipamentos adicionais.

O aplicativo exibe vídeos estrategicamente projetados e um jogo interativo de estourar bolhas, enquanto registra as respostas comportamentais da criança por meio da câmera frontal do dispositivo e dos sensores de toque/inércia. Os dados coletados são analisados automaticamente por algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina, permitindo a detecção e quantificação de diversos aspectos, como por exemplo, padrões de atenção social e contato visual, movimentos da cabeça, complexidade das expressões faciais, frequência de piscadas, respostas ao chamar pelo nome e comportamentos motores.

Em um estudo conduzido por Babu et al., (2024) e publicado na revista The New England Journal of Medicine AI, o SenseToKnow foi administrado por cuidadores de 620 crianças entre 16 e 40 meses de idade. Os resultados demonstraram alta precisão diagnóstica, com área sob a curva (AUC-ROC) 0,92, sensibilidade de 83,0%, especificidade de 93,3%, valor preditivo positivo de 84,3% e valor preditivo negativo de 92,6%. Esses achados indicaram que o aplicativo móvel pode ser uma alternativa eficaz para triagem remota do TEA, permitindo que pais e cuidadores realizem o rastreamento em casa com alta confiabilidade.

A triagem remota do autismo por meio de ferramentas digitais como o SenseToKnow pode representar um avanço significativo na detecção precoce do TEA, impactando em melhores desfechos no desenvolvimento infantil.