O autismo, cientificamente conhecido como Transtorno do Espectro Autista, é um transtorno no desenvolvimento neurológico da criança que gera alterações na comunicação, dificuldade ou ausência de interação social e mudanças no comportamento, sendo geralmente identificado entre os 12 e 24 meses de idade. Pessoas com autismo podem apresentar algumas características específicas, como manter pouco contato visual, ter dificuldade para falar ou expressar ideias e sentimentos e ficar desconfortável em meio a outras pessoas, além de poder apresentar comportamentos repetitivos.
Esse modo diferente de se expressar e reagir se insere no âmbito dos transtornos do neurodesenvolvimento, a exemplo do transtorno de déficit de atenção e hiperatividade. De acordo com o professor do Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Campus Monte Castelo, Orlando Donato Rocha Filho, o diagnóstico desses transtornos é um processo extremamente complicado. “Não existe um exame, característica física ou metodologia fixa para a sua realização”, afirmou.
O método DIR/ Floortime (desenvolvimento emocional e funcional, diferenças individuais e relacionamentos), introduzido, em 1980, pelo pesquisador norte-americano Stanley Greenspan, é utilizado para classificar os estágios desenvolvimento da criança, em diferentes níveis e grupos. Assim, o diagnóstico dos transtornos do neurodesenvolvimento pode ser realizado pela identificação das características específicas apresentadas por cada indivíduo, por meio de uma correlação entre esses estágios.
“Ocorre que, para cada estágio, existe uma série de variáveis a se analisar, dificultando e atrasando o processo, que deve ser preciso e rápido para resultar em um bom tratamento”, complementa Orlando Donato.
Foi nesse contexto que os professores do IFMA do departamento de Eletro-Eletrônica do IFMA Campus Monte Castelo, Danúbia Pires e Orlando Donato Rocha Filho desenvolveram o projeto de pesquisa “Sistema Fuzzy para análise dos níveis de desenvolvimento emocional e funcional baseado no modelo DIR/Floortime”.
“A ideia da pesquisa surgiu em uma conversa informal com a psicóloga Bruna Pires, quando ela relatou essa dificuldade e eu, como estudiosa da lógica fuzzy, tive a ideia de incorporá-la a um sistema que auxiliasse o especialista na análise dos níveis de desenvolvimento emocional e funcional”, informou Danúbia.
Aliança entre Psicologia e da Eletro-eletrônica
O trabalho foi desenvolvido em parceria com a psicóloga clínica Bruna Soares Pires e conta com a participação do bolsista de iniciação científica e estudante do curso de Engenharia Elétrica Industrial Ben-Hur Matthews Moreno Montel. A pesquisa deu origem a artigo científico que foi apresentado no Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI 2021), em outubro deste ano, de forma online. O evento é considerado o principal evento científico em automação inteligente na América Latina e é organizado pela Sociedade Brasileira de Automática.
O trabalho propõe um sistema fuzzy para a análise dos estágios desenvolvimento, através de variáveis obtidas pelo profissional psicólogo. “O sistema foi testado usando um conjunto de dados gerados aleatoriamente e os resultados comprovam a capacidade de análise do sistema fuzzy, além de um forte potencial para a aplicação no diagnóstico dos transtornos do neurodesenvolvimento”, explica Donato.
“Existem diversos transtornos de desenvolvimento, mas a nossa pesquisa foi iniciada com o estudo do Transtorno do Espectro Autista”, pontuou a pesquisadora Danúbia Pires. “A psicóloga que participa da pesquisa [Bruna Pires] é especialista em autismo, mas a pesquisa é focada na análise dos níveis de desenvolvimento emocional e funcional”, complementou.
A pesquisa está sendo desenvolvida desde agosto do ano passado e prossegue em desenvolvimento, com crianças na faixa de 1 a 10 anos de idade. “Iniciamos com edital PIBIC Ensino Superior-vigência 2020/2021 e foi e renovada através do edital PIBIC Ensino Superior-vigência 2021/2022”, ressaltou Danúbia. A análise dos dados ainda é preliminar, mas já apresenta resultados satisfatórios. “Algumas mostras foram coletadas e utilizadas no sistema, apresentando um nível de acerto superior a 90%”, afirmou Danúbia. O próximo passo é a validação do sistema, com a sua implantação numa clínica na capital maranhense. “A partir da sua utilização veremos os possíveis ajustes que devem ser realizados para a conclusão do sistema”, prosseguiu.
Uma das grandes preocupações dos pesquisadores é tornar a ferramenta compreensível ao usuário, com fácil manuseio e obtenção de resultados de forma compreensível para uma análise segura do especialista. “Estamos trabalhando em um sistema cuja base será realizada através de um software livre e open source, de tal forma que poderá ser usado em qualquer ambiente e podem ser inseridas modificações, caso seja necessário”, informou Danúbia.
“A sociedade necessita que os pesquisadores busquem soluções e, nesse caso, fizemos o aprimoramento de ferramentas e análises, por meio do uso da inteligência computacional para auxiliar em diagnóstico clínico”, frizou Danúbia. “A ideia foi bem aceita na comunidade com três publicações já obtidas, em apenas um ano de pesquisa”, ressaltou. “O trabalho demonstra que é possível trabalhar de forma interdisciplinar a Engenharia Elétrica e a Psicologia, duas áreas distintas trabalhando em conjunto”, concluiu e Orlando Donato.
Saiba mais sobre a Lógica Fuzzy
A teoria dos conjuntos nebulosos foi introduzida por Lofti Asker Zadeh, com o principal objetivo de fornecer um conjunto de ferramentas matemáticas que fossem capazes de tratar informações imprecisas ou vagas. A teoria utilizada na lógica nebulosa (lógica fuzzy) foi inicialmente construída com base nos conceitos já estabelecidos da lógica clássica.
No entanto, a lógica clássica ou lógica booleana (utilizada largamente no meio científico) permite classificar apenas dois estágios em sistemas, como verdadeiro ou falso, ligado ou desligado, quente ou frio, cheio ou vazio. Porém, a linguagem humana não expressa a realidade somente dessa forma, podendo por exemplo, ser descrita uma temperatura como muito quente, muito fria, mais ou menos quente, dependendo da sensação do ser humano naquele momento.
Da mesma forma, ao se observar um copo, entre os estágios cheio e vazio, há várias possibilidades de descrevê-lo como não tão cheio, não tão vazio e até muito cheio ou muito vazio, a depender novamente da sua percepção no momento.
Zadeh realizou a formulação matemática destes termos subjetivos ou vagos, denominamos de termos linguísticos, tais como os exemplos anteriores: muito quente, muito frio, não tão cheio, não tão vazio. Essa é a lógica fuzzy, que ornou-se popular por sua eficiência em diferentes campos de pesquisa como processamento de sinais, sistemas de comunicação, modelagem e controle de sistemas dinâmicos, filtragem, biomedicina, psicologia, dentre outros.
Ao contrário da dualidade absoluta e simplista, que só considera os extremos, sem visualizar a complexidade da vida e as suas infinitas possibilidades, a lóigica fuzzy se aproxima mais do comportamento e do raciocínio humano.
Fonte: IFMA
