IA identifica autismo e TDAH em alunos no Pará

Estudo da UFPA em Canaã dos Carajás analisa reações emocionais de 102 crianças de 4 e 5 anos por meio de câmeras e IA, com o objetivo de auxiliar no diagnóstico precoce de transtornos do neurodesenvolvimento.

Pesquisadores da Universidade Federal do Pará (UFPA) estão conduzindo um estudo em escolas municipais de Canaã dos Carajás, no Pará, que utiliza inteligência artificial (IA) para identificar sinais precoces do Transtorno do Espectro Autista (TEA), do Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) e do Transtorno do Processamento Auditivo Central (TPAC). O projeto envolve atualmente 102 alunos com 4 e 5 anos de idade e é desenvolvido em parceria com escolas e profissionais de saúde do município.

Como funciona a pesquisa

Durante atividades específicas, como contação de histórias ou piadas, o professor ativa câmeras instaladas na sala de aula. As reações dos alunos — felicidade, tristeza, entre outras — são registradas em pequenos vídeos. Em seguida, um sistema de IA processa o material quadro a quadro, convertendo os registros em dados estruturados de resposta emocional. O sistema identifica reações ou a ausência delas, permitindo a comparação com padrões de outras crianças.

Os estímulos duram de dois a três minutos e são aplicados em diferentes dias, enquanto os alunos seguem uma rotina normal de aula. Cada criança é analisada individualmente ao longo do tempo, gerando uma série histórica de respostas, que depois é organizada e avaliada em laboratório na UFPA.

Coordenador da pesquisa, o professor Renato Francês, do INCT IAmazônia da UFPA, afirmou que a IA identifica padrões consistentes de comportamento comuns a crianças neurodivergentes ao compará-los com os de outras crianças.

Contexto e motivação

O estudo teve início em abril de 2023 e é conduzido pelo LabCity (Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada a Cidades Inteligentes), com apoio de professores e estudantes de graduação e pós-graduação. A expectativa é que os primeiros resultados sejam apresentados nos próximos meses.

Segundo Francês, a ideia surgiu da carência de recursos e métodos para identificar transtornos em fase precoce em regiões mais afastadas. Experiências anteriores com uso de IA para identificar emoções também serviram de base. "Lidamos com um alto grau de subnotificação [desses transtornos] em função das assimetrias que o Brasil impõe às regiões periféricas do país", declarou o pesquisador. Ele acrescentou que a demora no diagnóstico "pode gerar prejuízos irreversíveis do ponto de vista do ensino e da aprendizagem".

Riscos e limitações

Como em qualquer sistema de IA, há risco de falsos positivos e falsos negativos. A tecnologia foi desenvolvida como ferramenta de apoio, conforme explicou a pesquisadora Evelin Gomes, uma das coordenadoras do eixo Saúde Pública do INCT IAmazônia. "Caso o sistema sinalize uma possível alteração, a criança é encaminhada para avaliação clínica por profissionais competentes, seguindo os protocolos tradicionais da área da saúde", disse Gomes. "Nesse contexto, eventuais falsos positivos podem ser corrigidos pela análise humana."

Flávia Marçal, diretora de relações institucionais da Associação Brasileira de Autismo (Abra), avaliou que a IA pode contribuir para ampliar o uso de protocolos baseados em evidências científicas e personalizar avaliações, mas ressaltou que essas ferramentas não devem substituir o olhar humano no processo de avaliação. Ela também alertou para a ausência de regulamentação específica no Brasil e destacou a importância da proteção de dados e do direito à preservação do diagnóstico.

A psiquiatra Fabricia Signorelli, pesquisadora da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), apontou limitações da visão computacional. "Essas ferramentas operam por meio do cruzamento de informações descritas ou comportamentos captados por câmeras, mas muitos sinais e sintomas observados ou descritos na infância não são exclusivos de um único quadro", afirmou.