# Dispositivos vestíveis e inteligência artificial ajudam na detecção precoce de comprometimento cognitivo e demência?

> A revisão sistemática indica que marcadores comportamentais obtidos por dispositivos vestíveis, como sono interrompido, fragmentação do ritmo circadiano e atividade irregular, associam-se a piores desfechos cognitivos, com efeitos modestos a moderados. Modelos de aprendizado relataram área sob a curva entre aproximadamente 0,70 e 0,95. O monitoramento passivo pode apoiar estratificação precoce de risco.

Estudo citado: Cejudo A, Arrojo M, Martín C, Almeida A. AI and Wearables for Early Detection of Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review. Journal of medical Internet research. 2026. DOI: https://doi.org/10.2196/86262. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41730193/

## Resposta

A revisão sistemática reuniu evidências recentes sobre dispositivos vestíveis para detecção precoce e prevenção de comprometimento cognitivo e demência, organizando os achados por categorias de dispositivos, desfechos cognitivos, abordagens analíticas e relevância para prevenção. O resumo destaca que a evidência atual está fragmentada entre dispositivos, métodos analíticos e desfechos, o que motivou a síntese estruturada.

A maioria dos estudos incluídos utilizou actigrafia de nível de pesquisa, enquanto uma minoria empregou dispositivos vestíveis comerciais. Os desfechos cognitivos apoiaram-se sobretudo em instrumentos globais de triagem, seguidos de diagnósticos clínicos baseados na CID-10 e da avaliação cognitiva de Montreal. As abordagens analíticas foram predominantemente estatísticas, com menor proporção de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo.

As análises estatísticas relacionaram sono interrompido, fragmentação do ritmo circadiano e padrões irregulares de atividade a piores desfechos cognitivos, com tamanhos de efeito modestos a moderados. Estudos com aprendizado de máquina e profundo relataram desempenho de classificação com área sob a curva entre aproximadamente 0,70 e 0,95. Cerca de um quarto dos estudos abordou detecção precoce ou prevenção por meio de estimativa longitudinal de risco ou modelagem preditiva.

Os autores concluem que marcadores comportamentais derivados de dispositivos vestíveis mostram promessa para estratificação precoce de risco. A revisão propõe avançar de associações descritivas para um quadro de fenotipagem digital que avalia predição impulsionada por inteligência artificial na janela pré-clínica, diferenciando evidência preditiva direta de achados correlacionais indiretos e avaliando a maturidade metodológica dos estudos.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com busca em PubMed, Scopus, ACM Digital Library e SpringerLink, incluindo 49 estudos com amostras de 14 a 91.948 participantes (mais de 200.000 no total; mediana de 145). A maioria usou actigrafia de nível de pesquisa (43/49, 87,8%) e instrumentos globais de triagem, sobretudo o Mini-Exame do Estado Mental (18/49, 36,7%). Análises estatísticas predominaram (36/49, 73,5%), com aprendizado de máquina (7/49, 14,3%) e profundo (6/49, 12,2%). Sono interrompido, fragmentação circadiana e atividade irregular associaram-se a piores desfechos cognitivos, com tamanhos de efeito modestos a moderados; modelos de aprendizado relataram área sob a curva entre aproximadamente 0,70 e 0,95. Cerca de um quarto dos estudos (13/49, 26,5%) abordou detecção precoce ou prevenção.

## Limitações

O resumo relata heterogeneidade substancial em dispositivos, desfechos e métodos analíticos, o que inviabilizou meta-análise quantitativa. As principais limitações citadas incluem amostras pequenas, curta duração de monitoramento e validação externa limitada. A revisão não foi registrada prospectivamente. O resumo não informa detalhes adicionais sobre a qualidade individual dos estudos além das ferramentas de avaliação de risco de viés mencionadas.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que o monitoramento contínuo e passivo por dispositivos vestíveis pode apoiar a estratificação precoce de risco cognitivo, mas a evidência ainda é heterogênea e carece de validação externa robusta. Na prática, o médico pode considerar esses marcadores como complementares à avaliação clínica e aos instrumentos de triagem, sem substituí-los. Para a gestão do consultório, isso implica planejar fluxos de acompanhamento longitudinal e avaliar criticamente a incorporação de tecnologias vestíveis, considerando limitações de amostra e de duração de monitoramento antes de adotá-las rotineiramente.

## Perguntas para aprofundar

- Quais marcadores derivados de dispositivos vestíveis se associam a piores desfechos cognitivos?
- Qual é o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina na classificação de comprometimento cognitivo?
- Como a fenotipagem digital pode apoiar a estratificação precoce de risco na janela pré-clínica?

Tema: IA em telemedicina e monitoramento remoto. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-telemedicina-monitoramento/dispositivos-vestiveis-e-inteligencia-artificial-ajudam-na-deteccao-precoce-de/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.