Machine Learning e Processos Diagnósticos com Avaliação Neuropsicológica: Uma Revisão Integrativa

SUMMARY

Este estudo objetivou realizar uma revisão integrativa acerca do uso de machine learning como ferramenta auxiliar no processo diagnóstico em casos com avaliação neuropsicológica. Para tanto, conduziu-se uma busca por artigos publicados na última década e indexados nas bases de dados SciELO, PePsic, LILACS, BVS, PubMed, MedLine, APA PsycNET e Science Direct, utilizando tanto os termos em português “machine learning” AND “avaliação neuropsicológica” AND “diagnóstico” quanto em inglês “machine learning” AND “neuropsychological assessment” AND “diagnosis”. A amostra final contou com 31 artigos publicados apenas língua inglesa. Os estudos analisados demonstraram a adequada identificação de distintos diagnósticos mesmo com base em diferenciações sutis. Os algoritmos utilizados consideraram informações decorrentes de testes psicométricos, de neuroimagens, de histórico clínico e familiar, assim como exames que contemplassem biomarcadores fisiológicos e, em alguns casos, genéticos. Apesar da ampla literatura internacional e dos avanços aprofundados dos estudos na temática abordada, destaca-se a escassez de publicações no Brasil e o impacto dessa lacuna científica no desenvolvimento da neuropsicologia e dos processos diagnósticos no contexto brasileiro.