Tecnologia

NeuroIA: Inteligencia Artificial Aplicada ao Suporte Terapeutico de Crianças Neurodivergentes

Rafael Mateus de Lima; Kevin Vinícius Pires dos Santos; Wagner W. A. Bombardelli; Mateus Leite Ribeiro da Silva; Lucas Ezequiel Negrini; Evandro Felipe Silva; Carlos Eduardo Carli Silva

Faculdade Donaduzzi

Resumo

O presente Relato de Técnico apresenta o NeuroIA, um sistema tecnológico desenvolvido para atuar como ferramenta de apoio aos terapeutas no acompanhamento clínico de crianças neurodivergentes (como as diagnosticadas com TEA e TDAH). Diante da alta demanda por atendimento especializado e do risco de identificação tardia na regressão de habilidades já adquiridas, a solução foi construída em torno de três módulos integrados: (1) um sistema de recomendações terapêuticas fundamentadas em evidências, utilizando Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs) com validação rígida de segurança clínica; (2) um gerador automatizado de relatórios e sumários evolutivos; e (3) um detector precoce de regressão do desenvolvimento temporal, que combina análise de tendência por regressão linear e o algoritmo de detecção de anomalias Isolation Forest. A avaliação de desempenho, conduzida via simulações de Monte Carlo, demonstrou alta sensibilidade clínica: o sistema alcançou uma Taxa de Verdadeiro Positivo de 97,5% na detecção de declínios severos, mantendo a Taxa de Falsos Positivos em apenas 2,3% para pacientes estáveis. Toda a arquitetura foi desenhada nativamente para conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo a anonimização de dados sensíveis e mantendo, em todas as etapas, o profissional de saúde humano como o validador e decisor final.

Palavras-chave: Inteligência Artificial, Neurodivergência, Suporte Terapêutico, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Detecção de Anomalias