Intervenções terapêuticas suportadas pela inteligência artificial para o transtorno do espectro do autismo: uma revisão sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in psychiatry28 ago 20260 citações

O que aconteceu

O aumento da prevalência de TEA tem gerado uma demanda premente por ferramentas terapêuticas e educacionais flexíveis. A IA tem sido sugerida como uma ponte potencial para essa lacuna, mas a tradução de um modelo para uma aplicação clínica requer uma avaliação rigorosa. O objetivo da presente revisão é compilar e examinar a literatura existente para demonstrar intervenções de IA que passaram de um modelo proposto para ser utilizado com participantes humanos. Pesquisamos sistematicamente cinco bases de dados (Embase, PubMed, ScienceDirect, IEEE Xplore, Web of Science; Jan 2016-Dec 2025) para intervenções baseadas em IA. Dois revisores avaliaram de forma independente a elegibilidade. Os critérios de inclusão foram: (1) participantes com diagnóstico confirmado de TEA; (2) tamanho da amostra de intervenção de N ≥ 6; (3) IA como componente terapêutico central, educacional ou reabilitador; e (4) protocolos multi-sessão com prazos especificados. Os tipos de estudo variaram desde o desenvolvimento do sistema e ensaios de viabilidade até ECRs.

O que encontraram

14 estudos atenderam aos critérios de inclusão. A IA (por exemplo, robótica, RV e vestíveis) funcionou como mediador social, melhorando os resultados socioemocionais (por exemplo, ADOS, escores SRS) através da redução da carga cognitiva. Mecanismos significativos incluíram adaptação de tarefas em tempo real e monitoramento comportamental preciso por exemplo, rastreamento ocular. No entanto, foi observada heterogeneidade significativa na dose de intervenção (mediana de 4-12 horas). A maioria dos estudos foi limitada por amostras pequenas e dominadas pelo sexo masculino (N < 20) e ausência total de participantes adultos.

Por que isso importa

Com base nos achados, a IA parece altamente promissora para a terapia específica do paciente com TEA por meio de andaimes pró-ativos e direcionados a dados. A fim de avançar para a implementação da IA no cuidado com TEA, são necessários mais ECRs e aumento crucial das lacunas de representação em estudos de fenótipo de TEA de adultos e mulheres.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in psychiatry sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.