Inteligência Artificial E Aplicativos Móveis: Perspectivas De Diagnóstico E Intervenção Precoces Para O Autismo

Todos os Trabalhos

Trabalho Completo

Resumo

Título do Trabalho

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APLICATIVOS MÓVEIS: PERSPECTIVAS DE DIAGNÓSTICO E INTERVENÇÃO PRECOCES PARA O AUTISMO

Autores

FABRIZIA MIRANDA DE ALVARENGA DIAS
MONIKI AGUIAR MOZZER DENUCCI
DANIELE FERNANDES RODRIGUES
Carlos Henrique medeiros de Souza

Modalidade

Resumo Expandido e Trabalho Completo

Área temática

GT 28 - Informação, Educação e Tecnologias

Data de Publicação

23/12/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/xc22021/427703-inteligencia-artificial-e-aplicativos-moveis--perspectivas-de-diagnostico-e-intervencao-precoces-para-o-autismo

ISSN

Palavras-Chave

Aplicativos Móveis, Autismo, Diagnóstico precoce, Inteligência Artificial, Intervenção

Resumo

Fabrízia Miranda de Alvarenga Dias Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Cognição e Linguagem da Universidade Estadual do Norte Fluminense Bolsista CAPES diasfabrizia@gmail.com Moniki Aguiar Denucci Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Cognição e Linguagem da Universidade Estadual do Norte Fluminense Bolsista FAPERJ moniki_denucci@hotmail.com Daniele Fernandes Rodrigues Doutora em Cognição e Linguagem – Professora da Universidade Federal Fluminense dani.uenf@gmail.com Carlos Henriques Medeiros de Souza Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Cognição e Linguagem da Universidade Estadual do Norte Fluminense chmsouza@gmail.com Introdução A Organização Mundial da Saúde (OMS), estima que uma em cada 160 crianças no mundo tem Autismo ou Transtorno do Espectro Autista (TEA), e que 1% da população mundial seja afetada pelo transtorno (ONU News, 2017). A medicina define como complexo o diagnóstico de Autismo, pois há múltiplas causas e níveis variáveis no espectro (CUNHA, 2017). O transtorno apresenta características que estão definidas no Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM-V, 2014), tais quais: prejuízos na interação social, na comunicação verbal ou não verbal, comportamentos com padrões restritos e repetitivos. Assim, com o constante aumento de casos de Autismo a nível mundial, é importante que se reflita sobre o diagnóstico e tratamento das pessoas autistas. Nesse sentido, estudos têm apontado o uso de Inteligência Artificial (IA) e Aplicativos Móveis para suporte no diagnóstico precoce, proporcionando efetividade no processo interventivo de pessoas com o transtorno. Dessa forma, essa pesquisa é de cunho qualitativo e busca conhecer, por meio de revisão narrativa da literatura, as contribuições do uso de Inteligência Artificial (IA) e de Aplicativos Móveis para suporte no diagnóstico precoce, ressaltando o impacto no prognóstico causado pelas intervenções realizadas precocemente em pessoas autistas. 1. Fundamentação teórica O diagnóstico de Autismo é um processo complexo, pois pode envolver diversos profissionais tanto da área da Saúde quanto da Educação. Teixeira (2016, p. 51) ressalta que “o diagnóstico do Autismo é clínico, depende de uma minuciosa avaliação comportamental da criança, de entrevista com os pais e pode envolver uma equipe multidisciplinar. [...] a avaliação pedagógica escolar será também muito importante”. Vale realçar que não há diagnóstico baseado em imagens ou hemogramas. Dessa forma, a avaliação comportamental e a análise sobre o desenvolvimento da criança, realizadas pelo médico, tem por fim a investigação de sinais que possam denotar prejuízos nas habilidades de comunicação e interação social da criança (TEIXEIRA, 2016). Ao ser diagnosticada precocemente, a pessoa autista pode ser beneficiada pelas intervenções, favorecendo o seu prognóstico (VOLKMAR, 2019). Nesse sentido, Perrissinoto e Tamanaha (2019), discorre sobre a relevância na observação precoce dos sinais de Autismo e no planejamento das intervenções voltadas para o desenvolvimento dos prejuízos causados pelo transtorno: Desde a detecção de sinais de risco até o diagnóstico propriamente dito, são necessários o olhar atento da equipe de profissionais, o acompanhamento da criança e de sua família e o delineamento de intervenções. Sabe-se que para o diagnóstico, os sintomas do TEA devem estar presentes até os 3 anos de vida. No entanto, é importante o cuidado na realização deste diagnóstico para que não haja precipitação por parte dos profissionais. Por outro lado, é fundamental que as equipes de atenção básica estejam instrumentalizadas para a tarefa de identificação dos sinais de alerta para os prejuízos do desenvolvimento infantil (PERRISSINOTO e TAMANAHA, 2019, p. 58). Nesta perspectiva, a inteligência artificial tem sido muito estudada em relação aos efeitos positivos que pode eventualmente ter na avaliação do Autismo. A aprendizagem de máquinas ou Machine Learning (é uma vertente da IA para analisar dados, aprendendo com eles e tomando decisões com menos interferência humana), Lógica Difusa (utilizada quando há um certo grau de incerteza na informação, busca a acurácia dos dados recebidos pelo sistema), Processamento da Linguagem Natural (busca compreender a linguagem falada e escrita, por meios computacionais), Redes Neuronais (utilizadas com a finalidade de reconhecimento de padrões não aparentes e para fazer correlações em dados brutos, agrupando-os e classificando-os, por meio de algoritmos, aprendendo e aperfeiçoando o funcionamento de forma contínua ao longo do tempo) e Aplicativos Móveis têm muito a oferecer no diagnóstico do Autismo e de outros transtornos do neurodesenvolvimento (TARIQ et al., 2018). 2. Resultados alcançados Como resultado, concentrou-se em apresentar brevemente o papel significativo que a Inteligência Artificial e Aplicativos Móveis desempenham na detecção precoce do Autismo e como o uso dessas tecnologias pode ajudar no suporte às famílias, clínicos e crianças com o árduo e longo processo de avaliação, a fim de se obter ou emitir o laudo desse transtorno, que pode ter o tempo de espera para a avaliação reduzido com o uso da Inteligência Artificial (IA). Além disso, a IA oportuniza processar e classificar uma maior quantidade de dados, analisando-os automaticamente. O sistema de Rastreamento Ocular ou Eye Tracking, é baseado em IA e tem sido pesquisado como recurso no suporte ao diagnóstico precoce do Autismo. O sistema é caracterizado pela percepção do olhar da criança em relação à cena de um vídeo. O contato visual é definido como um forte sinal para o transtorno e é considerado um ato de atenção percebido desde os primeiros meses nos bebês. A falta de permanência desse contato é característica marcante para o Autismo (VOLKMAR, 2019). Duda (et al., 2016), criaram o Mobile Autism Risk Assessment (MARA), um aplicativo móvel de rastreio para o Autismo, destinado para pais e professores, que em cinco minutos entrega os resultados através de uma plataforma em linha com visualização automática dos dados. MARA é um aplicativo formado com 7 questões sobre as competências sociais, comunicacionais e sobre o comportamento geral da criança. Cada pergunta é acompanhada de 4 a 5 respostas possíveis, mas também pela opção "não aplicável". As respostas são processadas por um modelo de aprendizagem de máquina que utiliza algoritmos de árvore de decisão que, por sua vez, produz o resultado. A sensibilidade do MARA na identificação do Autismo foi de 89,86%. Este estudo demonstra que o aplicativo é uma ferramenta de rastreio promissora para distinguir o Autismo de outros transtornos do neurodesenvolvimento. Kanne (et al., 2018), apresentaram uma nova ferramenta de avaliação para Autismo, um aplicativo móvel, que cobre diversas idades e que potencialmente aumenta a precisão devido à sua abordagem inovadora. Esta ferramenta chama-se Cognoa e foi desenvolvida para avaliar o risco de Autismo entre populações gerais e de alto risco. Inclui as idades de 18 meses a 5 anos. O aplicativo gera um grau quantitativo que tenta delinear o perfil de gravidade do Autismo, o qual é transformado em descrições categóricas de risco, tais como "baixo" ou "aumento" do risco. Os resultados do estudo sugerem que Cognoa tem as capacidades de uma ferramenta psicométrica, uma vez que identificou com precisão 71% dos casos. Thabtah (2018), desenvolveu o ASDT (Autism Spectrum Disorder Tests), um aplicativo móvel que oferece aos usuários e aos profissionais da saúde recursos de rastreio para o Autismo, com eficácia do tempo para perguntas e respostas, apresentando interface simples, eficiente e acessível. O aplicativo ASDT pode ser utilizado por profissionais de saúde para ajudar na sua prática ou para informar aos usuários se devem prosseguir com o diagnóstico clínico formal, caso os resultados sejam positivos para o transtorno. O aplicativo cobre um público maior, uma vez que contém quatro testes diferentes: para bebês, crianças, adolescentes e adultos. De acordo com os resultados dos estudos aqui demonstrados, as porcentagens de sucesso e precisão dos Aplicativos Móveis alinhados à tecnologia de IA são significativas. Assim, podem ser úteis no processo de diagnóstico, ajudando o clínico a tomar decisões mais seguras e a adquirir uma melhor imagem das capacidades e das necessidades da criança, com um diagnóstico pautado no perfil de cada pessoa e realizado mais rapidamente, propiciando que as intervenções sejam executadas precocemente, beneficiando a pessoa autista neste processo. Conclusões Ao utilizar Aplicativos Móveis com recursos de Inteligência Artificial, o custo da avaliação pode ser reduzido. Vale ressaltar que estes aplicativos podem ser acessíveis por famílias com crianças que apresentem sinais de Autismo ou de atraso no desenvolvimento e se tornem a base para a busca do diagnóstico. Além disso, o principal objetivo é a identificação precoce do transtorno, para que as pessoas autistas obtenham uma intervenção adequada e de forma precoce, a fim de que sejam mais autônomas e se sintam incluídas em nossa sociedade. É importante continuar a investigação sobre esta temática, buscando o desenvolvimento de métodos inovadores que tornem o processo de diagnóstico mais fácil, mais rápido, mais preciso e menos dispendioso. Referências bibliográficas AMERICAN PSYCHIATRIC ASSOCIATION – APA. Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais: DSM-V / [traduç. Maria Inês Corrêa Nascimento ... et al.]; revisão técnica: Aristides Volpato Cordioli... [et al.]. - . e. Porto Alegre: Artmed, 2014. ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS – ONU. News de Nova Yorque, 2017. Disponível em: https://news.un.org/pt/story/2017/04/1581881-oms-afirma-que-autismo-afeta-uma-em-cada-160-criancas-no-mundo. Acesso em: 13.10.2021. PERISSINOTO, J.; TAMANAHA, AC.; ISOTANI, SM. Evidência científica de terapia fonoaudiológica nos Distúrbios do Espectro do Autismo In: Pró-Fono (Org.). Terapia Fonoaudiológica Baseada em Evidências. Barueri. Pró-Fono, 2013, pp.261-82.

Título do Evento: 10º CONINTER - CONGRESSO INTERNACIONAL INTERDISCIPLINAR EM SOCIAIS E HUMANIDADES
Título dos Anais do Evento: Anais do 10º CONINTER - CONGRESSO INTERNACIONAL INTERDISCIPLINAR EM SOCIAIS E HUMANIDADES
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

DIAS, FABRIZIA MIRANDA DE ALVARENGA et al.. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APLICATIVOS MÓVEIS: PERSPECTIVAS DE DIAGNÓSTICO E INTERVENÇÃO PRECOCES PARA O AUTISMO.. In: Anais do 10º CONINTER - CONGRESSO INTERNACIONAL INTERDISCIPLINAR EM SOCIAIS E HUMANIDADES. Anais...Niterói(RJ) Programa de Pós-Graduação em, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/xc22021/427703-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-E-APLICATIVOS-MOVEIS--PERSPECTIVAS-DE-DIAGNOSTICO-E-INTERVENCAO-PRECOCES-PARA-O-AUTISMO. Acesso em: 09/05/2025