Muitas crianças vivem sem saber que têm transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH), que afeta de 5% a 8% da população infantil global, conforme a Organização Mundial da Saúde (OMS). A falta de diagnóstico precoce limita o acesso a tratamentos que podem melhorar os resultados a longo prazo.
Um estudo recente publicado na revista Nature Mental Health revelou que pesquisadores da Duke Health, nos Estados Unidos, desenvolveram ferramentas de inteligência artificial capazes de analisar prontuários eletrônicos para prever o risco de TDAH em crianças antes do diagnóstico convencional.
Utilizando um modelo próprio de IA, os cientistas examinaram dados de mais de 140 mil crianças, tanto com quanto sem TDAH, desde o nascimento até a primeira infância. O sistema foi treinado para identificar padrões clínicos que surgem anos antes do diagnóstico do transtorno.
Os resultados mostraram que a IA pode estimar com precisão o risco de TDAH em crianças a partir dos 5 anos, apresentando desempenho consistente entre diferentes perfis, incluindo sexo, raça, etnia e tipo de seguro de saúde.
Elliot Hill, cientista de dados e autor principal do estudo, destacou que
temos essa fonte incrivelmente rica de informações nos prontuários eletrônicos de saúde
e que a pesquisa buscou descobrir se padrões ocultos poderiam prever quais crianças seriam diagnosticadas com TDAH no futuro.
A identificação precoce do TDAH pode resultar em diagnósticos mais rápidos e intervenções antecipadas, o que está associado a melhores resultados acadêmicos, sociais e de saúde para as crianças afetadas.
