A IA está encontrando casos de TDAH que passavam despercebidos
Ferramentas de inteligência artificial conseguem identificar padrões invisíveis em prontuários e apontar pacientes com alto risco de TDAH
As barreiras para obter um diagnóstico formal de Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) são muitas: custo, tempo, disponibilidade de profissionais qualificados e uma falta generalizada de conscientização sobre o transtorno.
Além disso, pessoas com TDAH do tipo desatento (considerado mais comum entre mulheres e meninas) frequentemente têm dificuldade para concluir tarefas longas ou complexas. Ironicamente, isso torna ainda mais difícil enfrentar o processo demorado necessário para obter um diagnóstico.
Há ainda outra complicação: o TDAH não se manifesta de uma forma que possa ser observada objetivamente em exames como tomografia, radiografia ou ressonância magnética. A maioria dos casos é diagnosticada por profissionais de saúde por meio de entrevistas clínicas ou questionários padronizados.
Estudos mostram que viver com TDAH não diagnosticado pode gerar muitas consequências negativas, incluindo dificuldades acadêmicas e profissionais decorrentes da distração, impulsividade, hiperatividade, problemas de memória e deficiências na gestão do tempo.
Sem estratégias adequadas de adaptação, tratamento ou medicação, pessoas com TDAH tendem a estar subempregadas e a acumular rendimentos consideravelmente menores ao longo da vida.
Elas também apresentam taxas mais altas de divórcio, acidentes de trânsito, abuso de substâncias, gravidez não planejada, transtornos alimentares e até tentativas de suicídio.
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A inteligência artificial, porém, está rapidamente se mostrando uma ferramenta capaz de transformar o diagnóstico do TDAH. A tecnologia consegue identificar padrões em registros de saúde e sinalizar pessoas que podem estar em risco.
Embora os profissionais de saúde continuem sendo indispensáveis no processo, ferramentas capazes de procurar sintomas e alertar pacientes ou responsáveis já demonstram resultados promissores.
PROCURANDO AGULHAS EM UM PALHEIRO DE DADOS MÉDICOS
Uma dessas ferramentas foi desenvolvida por Elliot Hill, bioestatístico do Departamento de Medicina de Família da Universidade Duke, e seus colegas pesquisadores. Eles criaram um algoritmo de IA capaz de analisar prontuários eletrônicos de crianças com até nove anos de idade e identificar padrões entre aquelas diagnosticadas com TDAH.
“Os prontuários eletrônicos modernos contêm centenas de milhares de variáveis que poderiam ser incluídas em um modelo, e simplesmente não sabemos quais são importantes”, afirma Hill.
Estudos mostram que viver com TDAH não diagnosticado pode gerar muitas consequências negativas.
Algumas das variáveis identificadas pelo algoritmo como potenciais indicadores de TDAH eram esperadas, como atraso escolar, dificuldades comportamentais, condições psiquiátricas, ansiedade e distúrbios do sono. “Mas também encontramos algumas coisas mais incomuns, como deficiência de vitamina D”, diz Hill.
Outros possíveis sinais identificados incluem condições como asma e doenças cardiovasculares, transtornos psiquiátricos, maior frequência de visitas a serviços de pronto atendimento e emergências hospitalares, entre outros fatores. Entre aqueles apontados pelo modelo como altamente propensos a ter TDAH, 92% receberam o diagnóstico por um profissional treinado.
“O que enfatizamos é que essas ferramentas que estamos desenvolvendo não são o árbitro final. Não se trata de um médico de IA fazendo diagnósticos. São apenas mais uma ferramenta à disposição dos profissionais para ajudar a avaliar pacientes de forma mais eficiente”, afirma.
DIAGNÓSTICO PRECOCE PODE MUDAR UMA VIDA
Pesquisadores envolvidos em uma iniciativa semelhante na Universidade de Alberta esperam que a tecnologia seja utilizada para identificar crianças que deveriam passar por uma avaliação antes de começarem a enfrentar dificuldades em ambientes escolares tradicionais.
“Se alguém for diagnosticado com TDAH e tratado de forma eficaz no primeiro ano do ensino fundamental, em vez de esperar até os 16 anos, poderá ter um desempenho melhor na escola. Isso pode mudar completamente a trajetória de sua vida”, afirma o Yang Liu, pesquisador associado do Departamento de Psiquiatria da universidade e um dos coautores do estudo.
“Se você não reconhece que existe um problema, pode perder a oportunidade de intervir, orientar os pais e as crianças, além de oferecer estratégias de adaptação e terapias”, complementa.
O modelo de aprendizado de máquina desenvolvido por Liu e seus colegas demonstrou precisão comparável à de profissionais de saúde, mas ele também alerta contra a retirada do elemento humano da equação. Segundo Liu, a IA ainda não é 100% precisa pela mesma razão que torna essas ferramentas necessárias.
Se a maioria das pessoas com TDAH nunca recebe um diagnóstico formal, os dados usados para treinar modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina também não podem ser totalmente precisos, pois acabam classificando indivíduos com TDAH não diagnosticado como neurotípicos.
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“A IA e a tecnologia podem ajudar os profissionais a economizar tempo e melhorar sua eficiência e precisão. Mas quero que os clínicos sejam sempre cautelosos ao confiar na IA até que ela seja comprovadamente 100% precisa, algo que não acredito que vá acontecer”, afirma Liu.
Em vez disso, ele defende que os algoritmos sejam usados para identificar possíveis casos de TDAH que, de outra forma, poderiam ficar sem tratamento. “Não é um diagnóstico. É uma ferramenta para identificar pessoas de alto risco, permitindo que os profissionais conversem com seus pais”, conclui.
