Resumo

Atualmente, 1 em cada 36 crianças é diagnosticada com perturbação do espectro do autismo (PEA) segundo os Centros de Controlo e Prevenção de Doenças dos EUA (CDC) [52], o que faz desta condição uma das perturbações do neurodesenvolvimento mais prevalentes. Para as crianças no espectro do autismo que enfrentam atrasos de desenvolvimento substanciais, a trajetória do seu crescimento cognitivo pode ser significativamente melhorada por intervenções, se a condição for identificada precocemente. Existe, por isso, uma necessidade crítica de ferramentas de rastreio e diagnóstico mais escaláveis, bem como de melhorar a fenotipagem para aperfeiçoar as estimativas dos sintomas de PEA nas crianças. Apresentamos aqui o AI4Autism, um projeto de 4 anos financiado pelo Fundo Nacional Suíço para a Investigação Científica, que visa dar resposta às necessidades acima descritas. Neste projeto, examinamos o potencial da deteção digital para fornecer medidas automatizadas do fenótipo alargado do autismo. Para tal, utilizamos técnicas multimodais baseadas em visão por computador e em deteção através da Internet das Coisas, com o objetivo de estratificar subtipos de autismo de modo a permitir uma medicina de precisão. Apresentamos uma panorâmica dos nossos principais resultados até à data, introduzindo conjuntos de dados e anotações que pretendemos disponibilizar publicamente, bem como métodos e algoritmos para analisar os comportamentos das crianças e produzir um diagnóstico de PEA.