Uso da Inteligência Artificial para identificação de sinais e características do Transtorno do Espectro Autista

Transtorno do Espectro Autista (TEA) consiste em um transtorno do neurodesenvolvimento caracterizado por alterações persistentes na comunicação social e pela presença de padrões restritos e repetitivos de comportamentos, interesses ou atividades, com repercussões significativas no funcionamento adaptativo do indivíduo. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) tem emergido como um recurso tecnológico promissor, especialmente em função de sua capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos por meio de técnicas de aprendizado de máquina. O presente estudo teve como objetivo analisar, a partir de uma revisão integrativa da literatura, os avanços no uso da Inteligência Artificial para a identificação de sinais e características do Transtorno do Espectro Autista. A busca foi realizada na base de dados PubMed. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, bem como a análise criteriosa dos resumos, foram selecionados 13 estudos para compor a amostra final. Os resultados evidenciam que a IA tem sido aplicada principalmente na análise de padrões comportamentais, movimentos oculares, expressões faciais, dados biométricos e biomarcadores, apresentando potencial para auxiliar na triagem e no suporte aos processos diagnósticos do TEA. Todavia, a literatura aponta limitações metodológicas relevantes, como a dependência da qualidade e da heterogeneidade dos dados utilizados no treinamento dos algoritmos, além de desafios éticos relacionados à privacidade, segurança da informação e possíveis viesses algorítmicos. Conclui-se que a Inteligência Artificial se configura como uma ferramenta complementar à avaliação clínica especializada, demandando rigor metodológico, validação empírica e integração a práticas multiprofissionais para sua aplicação responsável.