Inteligência artificial pode detectar TDAH anos antes do diagnóstico tradicional

Ferramentas de inteligência artificial (IA) podem analisar registros médicos eletrônicos de rotina para estimar com precisão o risco de uma criança desenvolver TDAH (Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade) anos antes de um diagnóstico tradicional, segundo estudo publicado na revista Nature Mental Health.

O TDAH afeta milhões de crianças em todo o mundo, mas muitos casos só são identificados tardiamente, perdendo-se a oportunidade de intervenções precoces que podem transformar desfechos a longo prazo, mesmo quando sinais iniciais estão presentes.

A pesquisa, conduzida por cientistas da Duke University School of Medicine, demonstrou que a análise de padrões em dados médicos cotidianos pode ajudar a identificar crianças que se beneficiariam de avaliações e acompanhamentos antecipados. O estudo destaca como informações já coletadas durante consultas de rotina podem apoiar decisões médicas mais precoces por parte de profissionais de saúde.

Como a IA identificou o risco de TDAH

Os pesquisadores analisaram registros médicos eletrônicos de mais de 140 mil crianças, incluindo aquelas com e sem diagnóstico de TDAH. Um modelo especializado de IA foi treinado para examinar históricos médicos desde o nascimento até a primeira infância, reconhecendo combinações de eventos desenvolvimentais, comportamentais e clínicos que frequentemente aparecem anos antes do diagnóstico formal.

O modelo apresentou alta precisão na estimativa do risco futuro de TDAH em crianças com 5 anos ou mais, mantendo desempenho consistente independentemente de características como sexo, raça, etnia ou condição de seguro saúde. No entanto, é importante ressaltar que a ferramenta não faz diagnósticos, mas sinaliza crianças que podem necessitar de maior atenção por parte de pediatras ou encaminhamento antecipado para avaliação especializada.

Ferramenta de apoio, não substituto médico

"Não se trata de um 'médico de IA', mas de uma ferramenta para ajudar clínicos a direcionar tempo e recursos de forma mais eficiente, garantindo que crianças que precisam de ajuda não sejam negligenciadas ou tenham que esperar anos por respostas", explica Matthew Engelhard, coautor do estudo e cientista do departamento de bioestatística e bioinformática da Duke.

A identificação precoce pode levar a diagnósticos mais rápidos e, consequentemente, a intervenções antecipadas, associadas a melhores resultados acadêmicos, sociais e de saúde para crianças com TDAH. Os pesquisadores, no entanto, enfatizam a necessidade de mais estudos antes que tais ferramentas sejam implementadas em ambientes clínicos.

Impacto da detecção precoce no desenvolvimento infantil

"Crianças com TDAH enfrentam dificuldades significativas quando suas necessidades não são compreendidas ou quando não recebem os apoios adequados", destaca Naomi Davis, professora associada de psiquiatria e ciências comportamentais da Duke e também autora do estudo. "Conectar famílias a intervenções baseadas em evidências de forma oportuna é essencial para ajudá-las a alcançar seus objetivos e construir uma base para o sucesso futuro."

Além deste estudo, Elliot Hill e Engelhard também investigaram o uso de modelos de IA para prever riscos e causas potenciais de transtornos mentais em adolescentes. A pesquisa foi financiada por bolsas do National Institute of Mental Health e do National Center for Advancing Translational Sciences.