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 poucos dias vivemos um apagão que nos deixou sem eletricidade durante algumas horas e foi possível esboçar as consequências de não dispor da tecnologia à qual estamos habituados. Indústria, entretenimento, transporte, comunicações e um sem-fim de elementos cotidianos tão simples quanto 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 têm apontado recentemente que existem algumas disciplinas em que o uso da tecnologia ainda é simbólico e não foi incorporado ao trabalho cotidiano tanto quanto seria possível. Sem dúvida falamos 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 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 a 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 atendidos.
As diretrizes da APA para telepsicologia estabelecem princípios éticos, técnicos e psicométricos para a neuropsicologia a distância mediante videoconferência (American Psychological Association, 2013). Também, o uso das ferramentas digitais já está disponível em histórias clínicas informatizadas, dadas as atuais necessidades de proteção da informação.
A avaliação neuropsicológica: ainda longe 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 potencialidade.
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 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).
Um 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 comprometimento no sistema nervoso central. Esses testes se converteram no padrão ouro na prática clínica.
Por que continuamos a usar testes projetados há 100 anos?
Quase 100 anos depois continuamos a utilizar essas tarefas na clínica cotidiana. No entanto, ao longo de todos esses anos continuaram a ser desenvolvidas tarefas que nos permitem aprofundar e ampliar nosso conhecimento sobre a cognição e o cérebro, mas 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. Atualmente 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, sobretudo, observar e diagnosticar o comportamento das pessoas (muitos deles com algum tipo de comprometimento cognitivo por diferentes motivos). Além disso, nos oferecem normas sólidas, que nos permitem colocar a execução de um indivíduo em relação com diferentes grupos de referência, por idade, nível educacional, doença, etc. Sem dúvida, cada dia os utilizamos e podemos ver com clareza suas vantagens (e alguns de seus inconvenientes também).
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 só responde à urgência de modernizar protocolos centenários, como 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 tácteis, 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
Agora bem, a mera captura de dados quantitativos carece de sentido interpretativo, por isso um elevado nível de conhecimento por parte do profissional é necessário. A interpretação de resultados segue 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 fracassada?’, ‘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 possa 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 subutilizadas, apesar de seu potencial para recriar atividades instrumentais da vida diária com grande fidelidade.
Através 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 está hoje em dia à mercê da capacidade do profissional para detectá-lo e interpretá-lo adequadamente.
Áreas como a cognição social, a resolução de conflitos interpessoais ou a detecção de emoções ainda são 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 em 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 exponencialmente a pesquisa em mobile-health, destacando a monitorização remota, a coleta de dados frequentes e em ambientes naturais, a promoção da saúde e a realização de comparações intraindivíduo de caráter longitudinal.
A neuropsicologia não está empregando plenamente as possibilidades desta 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 avisos (por exemplo, geolocalizados), o uso da câmera e microfones, o reconhecimento de voz, bem como outras funcionalidades de interesse para a neuropsicologia (Gómez Velez et al. 2017).

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Terceira etapa: integração da IA
A terceira e mais disruptiva etapa poderia ser a integração de plataformas unificadas com inteligência artificial (IA). A rápida implantação de diferentes ferramentas de IA nos últimos meses e a adoção pela população poderiam fazer com que essa fase se antecipasse mais do que o previsto.
A existência de sistemas de processamento de linguagem natural e sua acessibilidade está acelerando o uso de, pelo menos, algumas de suas funcionalidades. Apesar disso, será útil aprofundar nesta tecnologia.
Possibilidades diagnósticas e de intervenção
Os 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 prognósticos 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 decisões, a necessidade de mudanças nos tratamentos, e até mesmo na elaboração de relatórios sem diminuir (ou até 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.), permitindo a personalização dos diagnósticos e pontos de corte.
Considerações éticas e desafios regulatórios na digitalização da neuropsicologia
No entanto, a transição para esta neuropsicologia 3.0 acarreta 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 que geramos, ensinamos e utilizamos essa tecnologia: o aprendizado permanente, o uso correto e o conhecimento de seus limites e capacidades.
Apenas com um uso responsável e adequado essas tecnologias nos tornam melhores. Não podemos delegar nossas tarefas e responsabilidades nos modelos de linguagem, mas sim usá-los como ferramenta que aumente nossas possibilidades e supervisionar de forma estreita os resultados que nos 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 importante desafio no qual devemos integrar o passado com o futuro (presente, na realidade). Este trem já partiu. Cabe a nós subir nele e liderá-lo ou esperar que outros o façam por nós.
Bibliografia
- American Psychological Association. (2013, julho). 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 e Ríos Lago M. (2017) O uso dos telefones móveis na reabilitação das lesões cerebrais. Informaciones psiquiátricas. 229. 53-77
- Miller JB e 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 e 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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