Artigo · Psicologia · 2026 · Português
Uso da Inteligência Artificial para identificação de sinais e características do Transtorno do Espectro Autista
Julia Beatriz Mendes e Silva
Resumo
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 p
- Tipo
- Artigo
- Área
- Psicologia
- Ano
- 2026
- Idioma
- Português
- Páginas
- 6
- Licença
- CC BY
- DOI
- 10.33448/rsd-v15i2.50637
Como citar (ABNT)
SILVA, Julia Beatriz Mendes e. Uso da Inteligência Artificial para identificação de sinais e características do Transtorno do Espectro Autista. Research, Society and Development, v. 15, n. 2, p. e3515250637, 2026. DOI: 10.33448/rsd-v15i2.50637.
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