Inteligência artificial ajuda no diagnóstico precoce de hiperatividade em crianças

9 de Junho 2024

Investigadores das universidades de Málaga (UMA) e Alicante (UA), em Espanha, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial para ajudar a diagnosticar precocemente o transtorno de défice de atenção e hiperatividade (TDAH), uma condição que atinge cerca de 5% da população.

O TDAH é um distúrbio do neurodesenvolvimento que causa uma deterioração massiva no funcionamento executivo – que é um grupo de habilidades mentais, como a memória funcional, pensamento flexível e autocontrolo – e manifesta-se em crianças pequenas com sintomas como défice de atenção ou hiperatividade e impulsividade descontrolada.

No entanto, estes sinais são muitas vezes “a ponta do iceberg” de outros sintomas mais complexos, como problemas na tomada de decisões, no planeamento, na organização, na retenção de informações importantes ou dificuldades na regulação das emoções e da motivação, explicaram à EFE os professores da Faculdade de Psicologia e Fonoaudiologia da Universidade de Málaga Rocío Juárez e Rocío Lavigne, que realizaram este trabalho em conjunto com os investigadores Ignasi Navarro e Juan Ramón Rico, da Universidade de Alicante.

Uma avaliação precoce do TDAH é crucial para o tratamento eficaz das pessoas afetadas, mas é um processo “longo e complicado” que requer a intervenção de profissionais de diferentes disciplinas, como neuropediatras, psiquiatras infantis, psicólogos ou psicopedagogos, e o envolvimento de familiares, professores e outros “observadores” próximos da criança.

Segundo os professores da UMA, é difícil fazer um diagnóstico completo do TDAH antes dos seis anos: daí a ideia de desenhar um instrumento que possa ajudar os especialistas a detetar esta condição o mais rápido possível.

Investigadores da UMA e da UA criaram um programa informático no qual introduziram os parâmetros de 694 crianças dos seis aos 12 anos diagnosticadas com TDAH na última década em Espanha.

Quando novos dados de pacientes são inseridos no ‘software’, este analisa as variáveis já incorporadas, procura padrões comuns e estabelece um possível diagnóstico.

“Nosso modelo de aprendizado de máquina previu habilmente diagnósticos de TDAH em 90% dos casos e há potencial para melhorar ainda mais com a expansão de nosso banco de dados”, apontam os responsáveis pela investigação num artigo científico publicado pela ‘National Library of Medicine’.

Rocío Lavigne referiu que a ideia é aumentar esta amostra com até 1.500 ou 2.000 sujeitos em Espanha e até incorporar casos no estrangeiro para estender o projeto a outros países europeus.

A ferramenta é, atualmente, um teste piloto que deve ser aperfeiçoado “para torná-la ainda mais inteligente e prever melhor”. Além disso, deve ser validado antes de poder ser utilizado por profissionais médicos, psicológicos ou educacionais, e este é um processo que pode exigir mais alguns anos de trabalho.

LUSA/HN

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