Cientistas do Instituto Kennedy Krieger (EUA) e Universidade Nottingham Trent (Inglaterra) desenvolveram uma nova ferramenta baseada em videogame que pode auxiliar na identificação do Transtorno do Espectro Autista (TEA) de forma rápida e precisa.
O sistema, que utiliza reconhecimento de movimentos durante uma atividade de dança virtual, conseguiu distinguir crianças autistas de neurotípicas com uma taxa de acerto de 80% em testes.
Como um videogame ajuda a diagnosticar autismo em crianças?
O estudo, publicado no The British Journal of Psychiatry, contou com a participação de 183 crianças entre 7 e 13 anos. Elas foram instruídas a imitar os movimentos de um avatar na tela por um minuto, enquanto câmeras capturavam sua performance de diferentes ângulos.
A análise dos movimentos foi feita por um algoritmo chamado CAMI (Computerized Assessment of Motor Imitation), que atribuiu uma pontuação entre 0 e 1, sendo 1 uma imitação perfeita. Cada participante repetiu a atividade duas vezes, e os resultados foram comparados com outros testes diagnósticos tradicionais.
- Por que a imitação motora é relevante?
Crianças com TEA frequentemente apresentam dificuldades sensório-motoras, incluindo a imitação de movimentos, o que pode impactar seu desenvolvimento social e comunicativo. Com base nesses aspectos, os pesquisadores criaram o CAMI para detectar padrões específicos na imitação motora e auxiliar no diagnóstico do autismo.
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Diferença entre autismo e TDAH
O estudo também revelou que a ferramenta foi capaz de diferenciar crianças autistas daquelas com Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) com 70% de precisão. Isso sugere que a análise motora pode ser uma abordagem promissora para distinguir diferentes condições do neurodesenvolvimento.
- Potencial para uso clínico
Os cientistas acreditam que a tecnologia pode se tornar uma ferramenta complementar em clínicas e consultórios, acelerando a identificação do TEA e permitindo intervenções mais precoces.
A proposta é que o CAMI seja utilizado junto a outros métodos tradicionais para aumentar a precisão no diagnóstico e melhorar o acompanhamento das crianças. O objetivo agora é aprimorar a ferramenta para contemplar crianças mais novas e aquelas com desafios de desenvolvimento mais complexos.
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