O Papel da Tecnologia no Diagnóstico e Tratamento dos Sintomas do Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH)

• Helena Carvalho Lannes Corrêa Salles UFJF
• Pedro Henrique Dias Valle UFJF

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.2787

Resumo

Este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) sobre o papel da tecnologia no diagnóstico e tratamento do Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). Foram identificadas diversas tecnologias, incluindo ressonância magnética, eletroencefalografia (EEG) e realidade virtual, demonstrando eficácia na detecção de padrões de comportamento e intervenções terapêuticas personalizadas. Apesar dos diferentes benefícios identificados, desafios como custo, manutenção e validação dos métodos foram destacados. O estudo aponta para oportunidades futuras na adaptação de intervenções personalizadas e avaliação de longo prazo da eficácia das tecnologias no manejo do TDAH.

Referências

Adorno, L. and Reginato, B. (2014). Possibilidades de contribuição da infografia como tecnologia assistiva em benefício do acesso à educação a pessoas com tdah. In Anais do Congresso Brasileiro de Pesquisa e Desenvolvimento.

Alchalabi, A. E., Shirmohammadi, S., Eddin, A. N., and Elsharnouby, M. (2018). Focus: Detecting adhd patients by an eeg-based serious game. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 67(7):1512–1520.

Association, A. P. et al. (2000). Diagnostic and statistical manual of mental disorders. Text revision.

Capdevila-Brophy, C., Artigas-Pallarés, J., Navarro-Pastor, J. B., García-Nonell, K., Rigau-Ratera, E., and Obiols, J. E. (2014). Adhd predominantly inattentive subtype with high sluggish cognitive tempo: a new clinical entity? Journal of Attention Disorders, 18(7):607–616.

De Andrade, L. C. V., Carvalho, L. A. V., Lima, C., Cruz, A., Mattos, P., Franco, C., Soares, A., and Grieco, B. (2006). Supermarket game: an adaptive intelligent computer game for attention deficit/hyperactivity disorder diagnosis. In 2006 Fifth Mexican International Conference on Artificial Intelligence, pages 359–368. IEEE.

Deshpande, G., Wang, P., Rangaprakash, D., and Wilamowski, B. (2015). Fully connected cascade artificial neural network architecture for attention deficit hyperactivity disorder classification from functional magnetic resonance imaging data. IEEE transactions on cybernetics, 45(12):2668–2679.

Kim, S., Ryu, J., Choi, Y., Kang, Y., Li, H., and Kim, K. (2020). Eye-contact game using mixed reality for the treatment of children with attention deficit hyperactivity disorder. IEEE Access, 8:45996–46006.

Singh, A., Yeh, C. J., Verma, N., and Das, A. K. (2015). Overview of attention deficit hyperactivity disorder in young children. Health psychology research, 3(2).