O contato com profissionais e famílias mudou a forma como Edward Kang, de 17 anos, enxergava o próprio projeto. Durante um trabalho voluntário em um centro especializado dos Estados Unidos, ele percebeu que não bastava criar uma IA que busca sinais de autismo pela retina. A experiência o levou a buscar formas de fazer com que futuras versões da tecnologia também consigam diferenciar perfis e necessidades dentro do espectro.
Batizada de RetinaMind, a ferramenta alcançou cerca de 89% de precisão nos testes iniciais. A inteligência artificial analisa imagens do fundo do olho em busca de padrões associados ao Transtorno do Espectro Autista (TEA) e ao Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH).
O projeto conquistou o segundo lugar no Regeneron Science Talent Search 2026, uma das principais competições científicas para estudantes do ensino médio dos Estados Unidos. Edward recebeu um prêmio de US$ 175 mil, mas ressalta que a tecnologia continua em fase experimental e não substitui a avaliação realizada por profissionais de saúde.
Voluntariado mudou os rumos da IA que busca sinais de autismo
Edward já desenvolvia o RetinaMind quando começou a atuar como voluntário no Rutgers Center for Autism Research, Education and Services (RUCARES). No centro, ele acompanhou profissionais que atendem pessoas autistas e adaptam o cuidado às necessidades de cada paciente.
Até então, o estudante conhecia grande parte dessas abordagens apenas por meio de artigos científicos. Ao observar o atendimento de perto, percebeu que duas pessoas com autismo podem precisar de tipos e níveis de apoio bastante diferentes.
O contato com as famílias também ampliou sua visão sobre a pesquisa. Edward concluiu que uma ferramenta de triagem poderia oferecer informações além da indicação de possíveis sinais do transtorno e, no futuro, auxiliar pesquisadores a investigar diferenças entre perfis de pacientes.
IA que busca sinais de autismo aprende a reconhecer padrões na retina
Para treinar o sistema, Edward utilizou uma grande base pública de imagens da retina. A inteligência artificial recebeu exemplos de pessoas neurotípicas, autistas e com TDAH até aprender a reconhecer combinações de características que poderiam passar despercebidas na análise humana.
Quando recebe uma nova imagem, o RetinaMind compara os detalhes observados com os padrões aprendidos durante o treinamento. Em seguida, calcula a probabilidade de a retina apresentar características relacionadas a cada um dos três grupos analisados.
A ferramenta também gera um mapa que destaca as regiões da retina que mais influenciaram o resultado. Esse recurso ajuda os pesquisadores a entender por que o sistema chegou àquela conclusão. Além disso, Edward realizou experimentos com células da retina para investigar se as diferenças observadas nas imagens poderiam ter uma explicação biológica.
O que significa a precisão de 89%?
O índice de aproximadamente 89% de eficácia corresponde ao desempenho do RetinaMind durante os testes realizados na pesquisa. Isso significa que o sistema classificou corretamente a maior parte das imagens utilizadas no estudo.
Esse resultado, porém, não indica que a tecnologia já consiga manter o mesmo desempenho em hospitais ou consultórios. O comportamento do sistema ainda precisa ser avaliado em grupos maiores e mais diversos, com diferentes idades, características e condições de saúde.
Os pesquisadores também precisarão confirmar se os padrões encontrados na retina são realmente específicos do autismo e do TDAH ou se podem aparecer em outras condições neurológicas.
Ferramenta pode apoiar a triagem, mas não substituir especialistas
Atualmente, nenhum exame de sangue, imagem ou retina confirma sozinho o diagnóstico de autismo. A identificação considera o desenvolvimento, o comportamento, a comunicação, o histórico e as necessidades individuais de cada pessoa.
Se estudos futuros confirmarem sua eficácia, o RetinaMind poderá atuar como uma ferramenta de apoio à triagem. Na prática, o sistema ajudaria a indicar quais pessoas devem passar por uma avaliação especializada, sem substituir a decisão clínica.
Esse tipo de recurso pode beneficiar famílias que enfrentam longas filas para conseguir atendimento especializado. Embora ainda esteja distante da rotina médica, o projeto com IA mostra como a análise da retina pode contribuir para pesquisas voltadas ao desenvolvimento de formas mais rápidas e acessíveis de identificar possíveis sinais do autismo.
