Uma pesquisa realizada no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia (PPGCO/UFU) busca aprimorar a detecção do Transtorno do Espectro Autista (TEA).
O que é TEA
O transtorno é caracterizado por alterações no desenvolvimento neurológico que podem impactar a organização de pensamentos, sentimentos e emoções, com sinais que costumam surgir nos primeiros meses de vida. O diagnóstico geralmente é confirmado entre dois e três anos de idade.
O estudo
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O estudo foi conduzido por Janayna Moura Fernandes durante o mestrado na Faculdade de Computação (Facom), concluído em 2024. A pesquisadora utilizou a espectroscopia por infravermelho (FTIR), técnica que permite a análise de amostras biológicas, como saliva, sem a necessidade de exames invasivos. Para interpretar os dados complexos gerados por essa metodologia, foi desenvolvida a ferramenta GANet, baseada em redes complexas e algoritmos genéticos. Segundo Fernandes, a ferramenta identifica padrões associados ao TEA com alta precisão, superando métodos tradicionais e contribuindo para diagnósticos mais rápidos e acessíveis.
Intitulada “Otimização de redes baseada em Algoritmos Genéticos para classificação de alto nível via redes complexas”, a dissertação foi orientada pelos professores Murillo Guimarães Carneiro e Gina Maira Barbosa de Oliveira. A pesquisa tem o potencial de auxiliar famílias e profissionais da saúde na identificação precoce do autismo, possibilitando intervenções mais eficazes.
O trabalho foi reconhecido com o 2º lugar na categoria Mestrado do 14º Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), realizado durante a 34ª Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS 2024), em Belém (PA). O BRACIS é um dos principais eventos acadêmicos do Brasil nas áreas de inteligência artificial e computacional, destacando pesquisas relevantes no setor.
Fernandes apontou que a utilização de tecnologias não invasivas e acessíveis no diagnóstico de condições de saúde foi um dos principais motivadores do estudo, especialmente em regiões com poucos recursos.
“Além disso, tenho um forte interesse em como redes e inteligência computacional podem ser aplicadas em problemas reais, e essa pesquisa me permitiu contribuir para a saúde pública enquanto exploro redes complexas e computação bio-inspirada. Trabalhar com algo que tem impacto direto na qualidade de vida das pessoas é uma grande motivação para mim”.
A pesquisa recebeu apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia – Teranóstica e Biotecnologia (INCT-TeraNano) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig).
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