Análise do diagnóstico da discalculia utilizando inteligência artificial : uma revisão sistemática da literatura

Abstract

A discalculia é um transtorno específico de aprendizagem da matemática caracterizado pela presença de anormalidades na aquisição de habilidades aritméticas, geralmente identificado em crianças, no início da fase escolar. O diagnóstico deste transtorno é realizado em várias etapas, sendo um processo demorado e custoso, retardando o diagnóstico e o início do tratamento. A inteligência artificial é uma ferramenta que vem sendo utilizada no aprimoramento de diagnósticos e cuidados médicos, como, por exemplo, no diagnóstico de transtornos de aprendizagem. Sendo assim, este trabalho objetivou a realização de um estudo sobre o uso de algoritmos de inteligência artificial no diagnóstico da discalculia, através de uma Revisão Sistemática da Literatura, possibilitando a compreensão do cenário atual, as ferramentas utilizadas, os resultados obtidos e desafios vivenciados. O diagnóstico da discalculia tem sido um desafio para profissionais de saúde devido à diversidade de abordagens e ferramentas disponíveis. Atualmente, existem softwares que utilizam algoritmos de aprendizagem de máquina para prever a discalculia, muitos dos quais também propõem métodos de intervenção. A presente revisão sistemática de literatura revela que a IA pode proporcionar benefícios significativos, com algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionada alcançando previsões superiores a 90% para o diagnóstico e mais de 94% para a classificação do tipo de discalculia. A rapidez e precisão na detecção são cruciais para a intervenção precoce, uma vez que diagnósticos tardios podem levar a sintomas depressivos e dificuldades no aprendizado. A utilização da IA nos primeiros anos escolares possibilita intervenções individualizadas, auxiliando efetivamente na melhoria das dificuldades apresentadas pelos alunos. Algoritmos como o SMO e a Regressão Logística destacam-se, com a última alcançando uma precisão de 99%. Este estudo destaca a viabilidade da automação do diagnóstico da discalculia por meio da IA, com resultados consistentes e superiores a 90%, representando uma ferramenta promissora para a inclusão desses alunos em sala de aula.