PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Enfermagem
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/10880
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorSantos, Vitoria Cristina de Azevedopt_BR
dc.date.accessioned2026-06-23T18:44:56Z-
dc.date.available2026-06-23T18:44:56Z-
dc.date.issued2026-06-15-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/10880-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTranstorno do Déficit de Atenção e Hiperatividadept_BR
dc.subjectDiagnóstico Precocept_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectSaúde Infantilpt_BR
dc.titleInteligência artificial no diagnóstico precoce do transtorno do déficit de atenção com hiperatividade(TDAH): uma revisão narrativapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Vieira, Maria Aparecida da Silvapt_BR
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-8101-1729pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8025728342571136pt_BR
dc.contributor.referee1Souza, Andreia Gontijo da Silvapt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5177332864553504pt_BR
dc.contributor.referee2Assis, Isolina de Lourdes Riospt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5243018187474321pt_BR
dc.description.resumoIntrodução: O Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) é uma condição neurobiológica do desenvolvimento caracterizado por sintomas persistentes de desatenção, hiperatividade e impulsividade, que podem comprometer significativamente o desempenho acadêmico, social e emocional dos indivíduos. O diagnóstico precoce constitui importante estratégia para redução dos impactos decorrentes do transtorno, entretanto os métodos tradicionais apresentam limitações relacionadas à subjetividade da avaliação clínica. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) tem sido investigada como ferramenta auxiliar para aprimorar a identificação precoce do TDAH. Objetivo: Identificar, na produção científica nacional e internacional, estudos sobre a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial para o diagnóstico precoce do TDAH. Método: Trata-se de uma revisão narrativa da literatura, realizada por meio de buscas sistematizadas nas bases de dados PubMed, Web of Science, EMBASE, SCOPUS,SciELO, LILACS, Biblioteca Virtual em Saúde, IEEE Xplore. Foram incluídos artigos originais publicados entre 2021 e 2025, nos idiomas português, inglês e espanhol, relacionados ao uso de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina no diagnóstico precoce do TDAH. Resultados: Foram incluídos nove estudos provenientes de diferentes países da Ásia e Europa. As principais tecnologias identificadas envolveram algoritmos de aprendizado de máquina, eletroencefalografia (EEG), magnetoencefalografia (MEG), biometria multimodal, videogames digitais, dispositivos vestíveis e registros clínicos populacionais. Os resultados demonstraram elevada acurácia, sensibilidade e potencial preditivo dessas ferramentas para triagem, classificação, diagnóstico e acompanhamento do TDAH. Observou-se predominância de estudos de coorte, ensaios clínicos e delineamentos transversais analíticos. Conclusão: A Inteligência Artificial apresenta potencial promissor como ferramenta complementar para o diagnóstico precoce do TDAH, contribuindo para maior precisão, rapidez e objetividade na identificação dos sintomas. Contudo, as evidências indicam que essas tecnologias devem ser utilizadas como suporte à avaliação clínica especializada, não substituindo o julgamento profissional. Novos estudos são necessários para ampliar a validação clínica e a implementação dessas ferramentas na prática assistencial.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Sociais e da Saúdept_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::SAUDE PUBLICApt_BR
dc.degree.graduationEnfermagempt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
Aparece nas coleções:TCC Enfermagem

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO.pdf627,37 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.

Ferramentas do administrador