A digitalização na avaliação neuropsicológica

Marcos Ríos-Lago torna visíveis os avanços, oportunidades e limites da tecnologia no âmbito da avaliação neuropsicológica, com um olhar crítico e integrador.

A onipresença da tecnologia em nossas vidas

Atualmente estamos rodeados de tecnologia. Há apenas alguns dias vivemos um apagão que nos deixou sem eletricidade por algumas horas e foi possível esboçar as consequências de não dispor da tecnologia a que estamos habituados. Indústria, entretenimento, transporte, comunicações e um sem-fim de elementos cotidianos tão simples como cozinhar ou ter água quente deixaram de funcionar. A tecnologia nos rodeia em praticamente todos os aspectos de nossa vida. 

Por que a neuropsicologia demorou a se digitalizar?

No entanto, alguns autores apontaram recentemente que existem disciplinas em que o uso da tecnologia ainda é simbólico e não foi incorporado ao trabalho cotidiano tanto quanto seria possível. Sem dúvida estamos falando da neuropsicologia, como apontaram Miller e Barr (2017). 

Apesar de suas potenciais vantagens e do elevado nível de uso da tecnologia em outros âmbitos, a neuropsicologia ainda não realizou uma plena transição para a incorporação de elementos tecnológicos que já foram adotados há muito tempo em outras áreas afins no campo da reabilitação. 

Primeiros passos rumo à transformação digital na reabilitação

É certo que no âmbito da reabilitação é mais frequente o uso de computadores para a estimulação cognitiva, e NeuronUP é um bom exemplo disso. Também começamos a realizar sessões à distância, algo que representou uma grande vantagem no período da pandemia e que permitiu manter os tratamentos de quem não pôde se deslocar aos centros de reabilitação temporariamente. Isso é de aplicação imediata em ambientes rurais e menos assistidos. 

As diretrizes da APA para telepsicologia estabelecem princípios éticos, técnicos e psicométricos para a neuropsicologia à distância por videoconferência (American Psychological Association, 2013). Além disso, o uso das ferramentas digitais já está disponível em prontuários eletrônicos, dadas as atuais necessidades de proteção da informação. 

A avaliação neuropsicológica: ainda distante da digitalização

No entanto, o uso da tecnologia na avaliação neuropsicológica está apenas em seus inícios, e sua implantação é muito escassa, apesar de seu potencial. 

Testes clássicos: os pilares da neuropsicologia clínica 

No início do século XX, o interesse em conhecer o funcionamento da mente humana e do sistema nervoso permitiu o desenvolvimento de algumas tarefas experimentais tais como o hoje conhecido como teste de Stroop (1935), o Trail Making Test (1948), ou os testes de memória de Rey (1919) ou a Figura Complexa de Rey (1941) (para uma revisão ver Sherman, Tan e Hrabok, 2022). 

Algum tempo depois, essas tarefas começaram a ser empregadas no âmbito clínico com o objetivo de caracterizar o perfil cognitivo de pacientes com algum tipo de afetação no sistema nervoso central. Esses testes se tornaram o gold standard na prática clínica. 

Por que continuamos usando testes projetados há 100 anos?

Quase 100 anos depois continuamos usando essas tarefas na clínica cotidiana. No entanto, ao longo de todos esses anos continuaram a ser projetadas tarefas que nos permitem aprofundar e aumentar nosso conhecimento sobre a cognição e o cérebro, mas que não deram o salto para o âmbito clínico. 

Se dispomos das “melhores” tarefas para conhecer o funcionamento do cérebro e os processos cognitivos, por que não usá-las no dia a dia com nossos pacientes? 

Vantagens dos testes de papel e lápis

Os neuropsicólogos conhecemos bem os testes clássicos de papel e lápis. Hoje sabemos que eles nos permitem avaliar o desempenho dos mecanismos que hoje conhecemos (e que nem sempre coincidem com aqueles para os quais, de acordo com o conhecimento de há 100 anos, foram projetados).

Muitos nos permitem realizar observações razoavelmente padronizadas para testar nossos modelos cognitivos e, acima de tudo, observar e diagnosticar o comportamento das pessoas (muitos deles com algum tipo de afetação cognitiva por diferentes motivos). Além disso, nos oferecem normas sólidas, que nos permitem relacionar o desempenho de um indivíduo com diferentes grupos de referência, por idade, nível educacional, doença, etc. Sem dúvida, usamos esses testes diariamente e podemos ver claramente suas vantagens (e também alguns de seus inconvenientes). 

Digitalização da avaliação neuropsicológica: uma nova era

Atualmente temos a possibilidade de introduzir plenamente a digitalização no âmbito da avaliação neuropsicológica. Essa digitalização da avaliação não apenas responde à urgência de modernizar protocolos centenários, mas abre um leque de possibilidades que transcende a mera transposição para formato eletrônico dos testes clássicos.

Primeira etapa: conversão de protocolos

A conversão de protocolos clássicos para formatos eletrônicos pode constituir a primeira etapa da digitalização. Nessa fase, replicam-se as instruções e critérios de administração, incorporando pontuações automáticas e novas métricas temporais e cinemáticas (latências, pausas, pressões táteis, tremor, etc.). 

Essas novas medidas podem ajudar a detectar microvariações na ordem dos traços e na pressão aplicada, indicadores possivelmente sensíveis ao declínio cognitivo e a alterações sutis. 

Também o uso de métricas de variabilidade ou de consistência de resposta pode ajudar a desvendar flutuações atencionais imperceptíveis no formato clássico (Harris et al., 2024). 

Sem dúvida, nesse âmbito estaria a incorporação de tarefas próprias da pesquisa em neurociência e neuropsicologia básica que possam ser úteis no âmbito clínico, retomando assim parte da tradição de nossa disciplina em suas origens. 

O papel do clínico na era digital

No entanto, a mera captura de dados quantitativos carece de sentido interpretativo, por isso é necessário um elevado nível de conhecimento por parte do profissional. A interpretação dos resultados continua dependendo em grande medida da perícia do clínico: as normas de pontuação, a aplicação de heurísticos no raciocínio, os critérios de descarte de itens e as inferências diagnósticas requerem alto nível de experiência. 

No entanto, devemos refletir sobre nosso próprio conhecimento. Por exemplo: ‘somos especialistas em traumatismos cranioencefálicos?’, ‘e quanto somos especialistas em um paciente que sofreu um traumatismo após uma tentativa de suicídio frustrada?’, ‘somos bons em manejar as consequências de um traumatismo em uma pessoa afetada por uma depressão grave?’. 

Talvez, poder contar com sistemas de apoio contextual ou sugestões automatizadas pode melhorar nossa capacidade avaliadora e terapêutica.

Segunda etapa: incorporação de hardware

Uma possível segunda etapa incorporaria hardware adicional: acelerômetros, sensores hápticos, sensores de movimento, eye-trackers, câmeras para o reconhecimento facial, ambientes de realidade virtual e aumentada. 

Bello et al (2025) concluem que essas tecnologias permanecem ainda infrautilizadas, apesar de seu potencial para recriar atividades instrumentais da vida diária com grande fidelidade. 

Por meio de algumas dessas tecnologias talvez seja possível registrar as reações de frustração, a ansiedade antecipatória, ou a capacidade de detectar os próprios erros. Tudo isso hoje está à mercê da capacidade do profissional para detectá-lo e interpretá-lo adequadamente. 

Âmbitos como a cognição social, a resolução de conflitos interpessoais ou a detecção de emoções continuam sendo territórios pouco explorados com ferramentas quantitativas de alta resolução. E, em um mundo globalizado, a falta de comparações transculturais e de versões adaptadas a diferentes contextos linguísticos e educacionais enfraquece a validade ecológica de muitos instrumentos.

Wearables e mobile-health na neuropsicologia

Mas, voltando à tecnologia que já está implantada e nos rodeia, podemos destacar os chamados wearables, que nos permitem o registro de informação em tempo real e em ambientes naturais (Fioerdelli et al. 2013). 

Desde o aparecimento do Iphone em 2007 aumentou de forma exponencial a pesquisa em mobile-health, destacando-se a monitorização remota, a recolha de dados frequentes e em ambientes naturais, a promoção da saúde e a realização de comparações intraindividuais de caráter longitudinal. 

A neuropsicologia não está aproveitando plenamente as possibilidades dessa coleta de dados em ambientes naturais. Isso inclui registros de voz, movimento, rotas, etc. Além disso, o uso de telefones móveis também permite fornecer feedback imediato ao indivíduo, o uso de mensagens planejadas, a otimização de alarmes e avisadores (por exemplo, geolocalizados), o uso da câmera e microfones, o reconhecimento de voz, assim como outras funcionalidades de interesse para a neuropsicologia (Gómez Velez et al. 2017). 

Terceira etapa: integração da IA

A terceira e mais disruptiva etapa poderia ser a integração de plataformas unificadas com inteligência artificial (IA). A rápida implementação de diferentes ferramentas de IA nos últimos meses e a adoção pela população podem fazer com que essa fase antecipe o previsto. 

Existem sistemas de processamento de linguagem natural e sua acessibilidade está acelerando o uso, ao menos, de algumas de suas funcionalidades. Apesar disso, será útil aprofundar o conhecimento dessa tecnologia. 

Possibilidades diagnósticas e de intervenção

Algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado podem processar milhares de variáveis (cinemáticas, tempos de reação, padrões de erro), analisando padrões complexos de resposta, identificando perfis cognitivos atípicos, detectando marcadores de prognóstico ou propondo inferências neuroanatômicas com exatidões que superam o julgamento de especialistas em certas tarefas específicas (Veneziani et al., 2024). 

Geração automatizada de relatórios

Além disso, esses sistemas podem gerar relatórios que integram narrativas clínicas, gráficos de desempenho e recomendações de intervenção (reabilitação cognitiva, ajustes farmacológicos) em segundos, reduzindo significativamente o tempo de tomada de decisão, a necessidade de mudanças nos tratamentos e até a elaboração de relatórios sem diminuir (ou mesmo aumentando) sua qualidade.

Bases de dados normativas e personalização diagnóstica

Um aspecto-chave para o adequado funcionamento dessas ferramentas é a construção de grandes bases de dados normativas multicêntricas, com validação transcultural e com dados que permitam o ajuste por diferentes parâmetros (idade, nível educacional, comorbidades, etc.), possibilitando a personalização de diagnósticos e pontos de corte.

Considerações éticas e desafios regulatórios na digitalização da neuropsicologia

No entanto, a transição para essa neuropsicologia 3.0 envolve desafios regulatórios e éticos (Bilder, 2011; Harris et al., 2024). 

A GDPR exige criptografia, anonimização e rastreabilidade na gestão de dados sensíveis. Além disso, a aprovação de ferramentas baseadas em IA por organismos como a EMA ou a FDA ainda é incipiente. 

No entanto, além disso, há um elemento fundamental que não recai sobre essas instituições ou sobre o legislador correspondente, mas sobre aqueles de nós que geramos, ensinamos e utilizamos essa tecnologia: o aprendizado permanente, o uso correto e o conhecimento de seus limites e capacidades. 

Somente com um uso responsável e adequado essas tecnologias nos tornam melhores. Não podemos delegar nossas tarefas e responsabilidades aos modelos de linguagem, mas podemos usá-los como ferramenta que amplia nossas possibilidades e supervisionar de forma estreita os resultados que oferecem. Isso nos obriga a um aprendizado constante, além daquele ao qual, como profissionais da neuropsicologia, já estávamos obrigados. 

Conclusão: rumo a uma neuropsicologia mais precisa, ecológica e personalizada

A mensagem central me parece clara: para superar as inércias do passado e atender às demandas clínicas do século XXI, é necessário abraçar uma digitalização inteligente que respeite a rigorosidade psicométrica, potencie a sensibilidade diagnóstica e abra caminhos para avaliações verdadeiramente ecológicas e personalizadas. 

Assim, a neuropsicologia poderá avaliar com fidelidade o complexo comportamento humano e oferecer intervenções de precisão que melhorem a qualidade de vida de quem sofre de alterações cognitivas. 

Nada disso, além disso, é incompatível com a observação cuidadosa e próxima das pessoas que nos procuram para realizar suas avaliações e tratamentos. Estamos diante de um desafio importante no qual devemos integrar o passado com o futuro (na verdade, o presente). Este trem já partiu. Cabe a nós embarcar nele e liderá-lo ou esperar que outros o façam por nós. 

Bibliografía

• American Psychological Association. (2013, julio). Guidelines for the practice of telepsychology. https://www.apa.org/about/policy/telepsychology-revisions
• Bello, K., Aqlan, F., & Harrington, W. (2025). Extended reality for neurocognitive assessment: A systematic review. Journal of psychiatric research, 184, 473–487. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2025.03.034
• Bilder RM. (2011). Neuropsychology 3.0: evidence-based science and practice. Journal of the International Neuropsychological Society : JINS, 17(1), 7–13. https://doi.org/10.1017/S1355617710001396
• Harris C, Tang Y, Birnbaum E, Cherian C, Mendhe D, Chen MH. (2024) Digital Neuropsychology beyond Computerized Cognitive Assessment: Applications of Novel Digital Technologies, Archives of Clinical Neuropsychology, 39 (3), 290-304. https://doi.org/10.1093/arclin/acae016
• Gómez A, Nieto López S, González Rey N y Ríos Lago M. (2017) El uso de los teléfonos móviles en la rehabilitación de las lesiones cerebrales. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77 
• Miller JB y Barr WB (2017). The Technology Crisis in Neuropsychology. Archives of clinical neuropsychology, 32(5), 541–554. https://doi.org/10.1093/arclin/acx050
• Sherman EMS, Tan JE y Hrabok M, (2022). A compendium of neuropsychological tests: Fundamentals of Neuropsychological Assessment and Test Reviews for Clinical Practice (4th Ed). Oxford University Press 
• Veneziani, I., Marra, A., Formica, C., Grimaldi, A., Marino, S., Quartarone, A., & Maresca, G. (2024). Applications of Artificial Intelligence in the Neuropsychological Assessment of Dementia: A Systematic Review. Journal of personalized medicine, 14(1), 113. https://doi.org/10.3390/jpm14010113

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