IA identifica TDAH com 91% de precisão ao analisar “impressões digitais” visuais do cérebro

Um algoritmo de inteligência artificial conseguiu identificar adultos com Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). A inovação foi observar a forma como o cérebro processa ritmos visuais em frações de segundo.

Precisão e Métodos

Um estudo publicado na revista PLOS One pela Universidade de Montreal alcançou 91,8% de precisão. Este resultado foi obtido analisando apenas 3% das características disponíveis, superando métodos tradicionais que dependem de questionários subjetivos e avaliações longas.

Descobertas além do Diagnóstico

O modelo não apenas identificou o TDAH, mas também conseguiu determinar se uma pessoa está em uso de medicação estimulante com 100% de acerto. Isso sugere que a condição pode ter uma causa neurológica específica, desafiando décadas de pesquisas que falavam em múltiplas origens.

Como Funciona a “Impressão Digital” Visual

A técnica utilizada, chamada de amostragem temporal aleatória, possui um funcionamento inovador. Participantes observam palavras francesas de cinco letras por apenas 200 milissegundos, misturadas a ruídos visuais.

O Papel do Ruído

O ruído visual não é estático; oscila em frequências específicas (entre 30 e 40 Hz). Isso revela a eficiência do cérebro em processar informações visuais.

Padrões Distintos em Pessoas com TDAH

Pesquisas mostraram que indivíduos com TDAH apresentam padrões únicos em três frequências: 5, 10 e 15 ciclos por segundo (Hz). Essas oscilações consistentes sugerem uma assinatura neurológica comum entre os diagnosticados.

Vantagens deste Método

Os diagnósticos tradicionais de TDAH no Brasil podem custar entre R$ 1.500 e R$ 5.000. Mudanças na forma de avaliação podem trazer benefícios para muitos. A abordagem baseada em IA oferece três vantagens principais:

• Objetividade: Elimina viés de interpretação subjetiva comum em avaliações convencionais.
• Rapidez: O teste visual é realizado em minutos, enquanto entrevistas clínicas podem demorar horas.
• Acessibilidade: Possibilita triagens em larga escala em regiões com poucos especialistas.

Martin Arguin, do laboratório responsável, destaca que as descobertas podem indicar uma causa única para o TDAH, contradizendo a ideia de múltiplas origens.

A Pista da Medicação

A precisão do algoritmo em identificar o uso regular de estimulantes (91,3%) mostra que esses medicamentos alteram o timing do processamento visual. Enquanto métodos tradicionais falharam em detectar diferenças significativas, o aprendizado de máquina captou padrões sutis que fazem a diferença.

Conexões Entre Medicação e Desempenho

Pesquisas anteriores confirmaram que estudantes com TDAH podem ter um desempenho 4,8 pontos superior em testes padronizados quando medicados. Isso sugere que a medicação pode melhorar o desempenho visual e funcional.

Convergência Tecnológica

Pesquisadores sul-coreanos também alcançaram 96,9% de precisão ao analisar imagens de retina. Tecnologias de realidade virtual, junto ao eye-tracking, estão sendo utilizadas para identificar o TDAH ao monitorar movimentos oculares.

Mensurando Traços

Essas abordagens indicam que o TDAH pode deixar “rastros” mensuráveis em vários sistemas sensoriais, todos passíveis de captura por tecnologias acessíveis.

O Impacto Econômico do TDAH

O TDAH gera um custo de US$ 122,8 bilhões anuais nos Estados Unidos, principalmente devido ao desemprego e à perda de produtividade. Globalmente, a condição afeta 2,6% dos adultos. Ferramentas de triagem acessíveis podem ajudar a identificar milhões de casos não diagnosticados, especialmente em áreas sem suporte psicológico.

Previsão de Resposta à Medicação

Menos de 60% dos adultos com TDAH respondem aos estimulantes. Dados neurológicos obtidos antes do tratamento podem ajudar a prever quem terá melhor resposta à medicação, evitando um longo processo de tentativa e erro.

Escrito por

André Luís / Redator(a) ✉️