Estudo com 1.300 pessoas mostra que IA identificou esquizofrenia usando apenas dois testes cognitivos, com alta precisão. O modelo reduziu tempo e custo, validou resultados em amostra independente e pode acelerar triagens clínicas iniciais.
Um novo estudo mostra que a inteligência artificial pode ajudar no diagnóstico de esquizofrenia usando apenas dois testes cognitivos. O modelo analisou mais de mil pessoas e alcançou alta precisão, abrindo espaço para triagens mais rápidas e objetivas na prática clínica.
Como a IA conseguiu identificar a esquizofrenia com poucos testes?
Pesquisadores aplicaram aprendizado de máquina sobre dados de 1.300 participantes, incluindo pacientes e pessoas sem transtornos psiquiátricos. O sistema comparou padrões de desempenho e encontrou combinações cognitivas fortemente ligadas ao transtorno, com taxa de acerto semelhante a baterias longas.
O modelo foi treinado com resultados de 15 avaliações neuropsicológicas. Mesmo assim, a classificação automatizada mostrou que nem todos os exames são necessários, reduzindo tempo e custo sem perder qualidade na identificação de perfis compatíveis com o quadro clínico.
Quais foram os dois testes decisivos para o diagnóstico?
A análise revelou que dois domínios mentais concentram grande poder de previsão no rastreamento cognitivo. Esses focos permitem simplificar protocolos e direcionar melhor a investigação clínica, como você pode ver nos itens a seguir.
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- Aprendizagem verbal e capacidade de reter novas informações
- Identificação de emoções em expressões faciais
Por que isso pode mudar a forma de avaliar pacientes?
Hoje, o diagnóstico psiquiátrico costuma envolver entrevistas longas e múltiplos testes. Um modelo enxuto baseado em IA pode funcionar como triagem inicial, ajudando especialistas a priorizar casos com maior probabilidade e acelerar o início do cuidado adequado.
Segundo os autores, a estratégia de “menos é mais” cria um perfil neurocognitivo eficiente. Em vez de dezenas de métricas, poucos indicadores bem escolhidos já conseguem separar grupos com e sem o transtorno de forma consistente.
Quem participou do estudo clínico com inteligência artificial?
O trabalho reuniu dados de 559 pessoas com esquizofrenia ou transtorno esquizoafetivo e 745 indivíduos sem diagnósticos psiquiátricos. Todos completaram testes padronizados de memória, atenção e percepção social, formando uma base robusta para treino do algoritmo.
- A amostra incluiu coorte principal e grupo independente de validação
- O modelo foi replicado com resultados semelhantes fora do treino
- Isso reduz risco de viés e aumenta a confiabilidade estatística
O que muda no futuro do diagnóstico em saúde mental?
Ferramentas de IA na saúde mental podem apoiar decisões clínicas, mas não substituem profissionais. Elas funcionam como suporte técnico, indicando padrões invisíveis a olho nu e ajudando na personalização de planos terapêuticos desde as primeiras avaliações.
Com testes curtos e análise computacional, a triagem de esquizofrenia tende a ficar mais rápida, acessível e padronizada, aumentando as chances de intervenção precoce e melhores desfechos ao longo do tratamento.