IA antecipa risco de TDAH em crianças a partir de prontuários eletrônicos (Foto: Instagram)
Muitas pessoas vivem sem saber que têm transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH). Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), o TDAH é um dos distúrbios mentais mais comuns, afetando de 5% a 8% das crianças no mundo, especialmente meninos. A ausência de diagnóstico precoce compromete a chance de receber apoio e melhorar os resultados a longo prazo.
++ Sistema de IA revela como gente comum está criando renda passiva no automático
Em um estudo recente publicado na revista Nature Mental Health nesta segunda-feira (27/4), pesquisadores da Duke Health, nos Estados Unidos, descobriram que ferramentas de inteligência artificial podem analisar prontuários eletrônicos de rotina para prever, com precisão, o risco de uma criança desenvolver TDAH anos antes do diagnóstico tradicional.
++ Jovem mata o padrasto para defender a mãe e o inesperado acontece
A pesquisa não utilizou uma ferramenta comercial específica, mas um modelo próprio de inteligência artificial treinado para identificar padrões clínicos ao longo do tempo. Para alcançar os resultados, foram analisados prontuários eletrônicos de mais de 140 mil crianças, com e sem TDAH, treinando um modelo especializado de IA para examinar o histórico médico desde o nascimento até a primeira infância.
O sistema aprendeu a reconhecer combinações de eventos de desenvolvimento, comportamentais e clínicos que frequentemente aparecem anos antes do diagnóstico do transtorno.
O modelo mostrou alta precisão ao prever o risco futuro de TDAH em crianças com 5 anos ou mais, com desempenho consistente entre diferentes perfis de pacientes, como sexo, raça, etnia e tipo de seguro de saúde.
“Temos essa fonte incrivelmente rica de informações nos prontuários eletrônicos de saúde. A ideia foi verificar se padrões escondidos nesses dados poderiam nos ajudar a prever quais crianças poderiam ser diagnosticadas com TDAH no futuro, muito antes de isso normalmente acontecer”, explica o cientista de dados Elliot Hill, autor principal do estudo.
Os pesquisadores destacam que a identificação precoce pode levar a diagnósticos mais rápidos e, consequentemente, a intervenções antecipadas, o que está associado a melhores resultados acadêmicos, sociais e de saúde para crianças com TDAH.
Com a identificação antecipada do risco, médicos podem iniciar acompanhamento mais próximo, encaminhar a criança para avaliação especializada e adotar intervenções comportamentais e educacionais antes mesmo do diagnóstico formal. Medidas como orientação aos pais, adaptação da rotina e suporte escolar podem ser implementadas mais cedo, o que contribui para reduzir prejuízos no desenvolvimento.
“Isso não é um médico de IA. É uma ferramenta para ajudar os profissionais de saúde a direcionarem melhor seu tempo e recursos, para que crianças que precisam de ajuda não passem despercebidas ou aguardem anos por respostas”, afirmou o médico Matthew Engelhard, autor sênior do estudo.
Eles também ressaltam a necessidade de novos estudos antes que esse tipo de ferramenta seja aplicado na prática clínica. É importante destacar que a tecnologia não realiza diagnóstico, mas identifica crianças que podem se beneficiar de maior atenção por parte do pediatra ou de encaminhamento antecipado para avaliação especializada.
