IA detecta TDAH com 91% de precisão analisando “impressões digitais” visuais do cérebro

Um algoritmo de inteligência artificial conseguiu identificar adultos com Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) observando algo quase invisível: a forma como o cérebro processa ritmos visuais em frações de segundo. O estudo publicado na revista PLOS One pela Universidade de Montreal alcançou 91,8% de precisão usando apenas 3% das características disponíveis, superando métodos tradicionais que dependem de questionários subjetivos e avaliações demoradas

A descoberta vai além do diagnóstico. O mesmo modelo conseguiu determinar se uma pessoa está medicada com estimulantes — atingindo 100% de acerto nesse subgrupo específico — apenas analisando padrões de percepção visual. Para pesquisadores, isso sugere que o TDAH pode ter uma causa neurológica única e identificável, contrariando décadas de literatura que aponta múltiplas origens possíveis.

Como funciona a “impressão digital” visual

A técnica desenvolvida pelo Neurocognitive Vision Lab se chama amostragem temporal aleatória (random temporal sampling). Funciona assim: participantes veem palavras francesas de cinco letras exibidas por apenas 200 milissegundos — menos tempo que um piscar de olhos — misturadas com ruído visual.

Mas o truque está no ruído. Ele não é estático: oscila em frequências específicas (entre 30 e 40 Hz) enquanto o cérebro tenta “capturar” a palavra. Essa flutuação revela exatamente quando e em que ritmo o cérebro processa informação visual de forma mais eficiente.

Pessoas com TDAH demonstraram padrões distintos em três frequências críticas: 5, 10 e 15 ciclos por segundo (Hz). Essas oscilações aparecem de forma consistente entre indivíduos diagnosticados, sugerindo uma assinatura neurológica comum.

O que diferencia este método

Diagnósticos tradicionais de TDAH custam entre R$ 1.500 e R$ 5.000 no Brasil, dependendo da complexidade da avaliação neuropsicológica e da região. No Reino Unido, o custo pode chegar a £2.300 (cerca de R$ 14.260), enquanto na Austrália o processo exige até AU$ 2.000. Mais crítico: listas de espera no sistema público britânico chegam a cinco anos, com 177.404 pessoas aguardando e apenas 21.011 avaliações realizadas em 2023.”

A abordagem baseada em IA oferece três vantagens práticas:​

• Objetividade: Elimina viés de interpretação subjetiva comum em escalas comportamentais
• Rapidez: O teste visual dura minutos, contra horas de entrevistas clínicas
• Acessibilidade: Potencial para triagem em larga escala onde especialistas são escassos

Martin Arguin, diretor do laboratório, explica a significância: “A literatura enfatiza diferenças individuais entre pessoas com TDAH como indicativo de causas variadas. Nossos resultados apontam que podemos classificar 100% dos participantes em seus respectivos grupos baseando-nos em padrões de oscilações perceptuais — sugerindo uma causa possivelmente única”.

A pista da medicação

A capacidade do algoritmo de identificar uso regular de estimulantes (com precisão de 91,3%) revela algo fascinante: esses medicamentos alteram detectavelmente o timing do processamento visual. Embora métodos estatísticos tradicionais não encontrassem diferenças significativas entre usuários medicados e não medicados, o machine learning captou padrões sutis mas consistentes.

Isso alinha-se com pesquisas anteriores mostrando que estudantes com TDAH pontuam 4,8 pontos a mais em testes padronizados quando medicados. A conexão entre medicação e desempenho visual pode explicar parte dessa melhora funcional.

Convergência tecnológica

Esta não é a única frente de avanço em detecção por IA. Pesquisadores sul-coreanos alcançaram 96,9% de precisão analisando imagens de retina — a mesma tecnologia usada em exames de fundo de olho. Sistemas de realidade virtual combinados com eye-tracking identificam TDAH monitorando movimentos oculares durante tarefas cognitivas. Algoritmos de processamento de linguagem natural detectam padrões textuais em posts do Reddit que correlacionam com severidade de sintomas.

A convergência dessas abordagens sugere que o TDAH deixa “rastros” mensuráveis em múltiplos sistemas sensoriais e cognitivos — todos potencialmente capturáveis por hardware e software acessíveis.

O impacto de US$ 122,8 bilhões

O TDAH custa US$ 122,8 bilhões anuais apenas nos Estados Unidos, principalmente em desemprego e perda de produtividade. Globalmente, afeta 2,6% dos adultos. Ferramentas de triagem acessíveis poderiam identificar milhões de casos não diagnosticados, especialmente em regiões sem infraestrutura de saúde mental especializada.

A taxa de resposta a estimulantes em adultos com TDAH é inferior a 60%. Marcadores neurológicos pré-tratamento — como conectividade estrutural em regiões estriatais ou desempenho em memória de trabalho — podem prever quem responderá melhor à medicação, evitando tentativa-e-erro prolongada.

Você também deve ler!

Inteligência artificial permite tratamento contra câncer sem efeitos colaterais; entenda