Pesquisadores da Duke Health desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de identificar sinais precoces de Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) antes mesmo do diagnóstico clínico tradicional.
O estudo, publicado na revista Nature Mental Health, analisou dados de mais de 140 mil crianças, utilizando prontuários eletrônicos desde o nascimento até os primeiros anos de vida.
Padrões invisíveis aos olhos humanos
A tecnologia foi treinada para reconhecer combinações de fatores clínicos, comportamentais e de desenvolvimento que costumam aparecer anos antes do diagnóstico. Esses padrões, muitas vezes sutis, passam despercebidos na prática médica tradicional.
Segundo o pesquisador Elliot Hill, autor principal do estudo, o objetivo foi explorar o potencial desses dados: “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”.
O modelo apresentou alta precisão ao estimar o risco em crianças a partir dos 5 anos, mantendo desempenho consistente entre diferentes perfis, como sexo, raça e condição socioeconômica.
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Diagnóstico mais cedo, melhores resultados
Especialistas apontam que a identificação antecipada pode transformar o cuidado com crianças em risco. Com o alerta precoce, médicos podem intensificar o acompanhamento, orientar famílias e implementar intervenções antes mesmo da confirmação do diagnóstico.
Isso inclui adaptações na rotina, suporte escolar e estratégias comportamentais — medidas que podem melhorar significativamente o desenvolvimento acadêmico, social e emocional.
O médico Matthew Engelhard, coautor do estudo, destaca que a ferramenta não substitui o profissional de saúde: “Isso não é um médico de IA. É uma ferramenta para ajudar os profissionais a direcionarem melhor seu tempo e recursos”.
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Tecnologia ainda precisa de validação
Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores ressaltam que a aplicação clínica ainda exige novos estudos e validações. A proposta é que a IA funcione como apoio, identificando crianças que merecem atenção adicional — e não como ferramenta de diagnóstico definitivo.
O avanço reforça o papel da tecnologia na medicina preventiva, especialmente em condições como o TDAH, que afeta entre 5% e 8% das crianças no mundo e muitas vezes permanece sem diagnóstico por anos.
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