Não é achismo. É ciência.
O Neuroinpixel é fundamentado em pesquisas publicadas em journals de alto impacto — Nature, JMIR, IEEE, JAMA. Cada biomarcador tem base científica validada.
56 Biomarcadores Digitais
Organizados em 8 categorias, cada biomarcador captura uma dimensão diferente da interação humano-computador.
Dinâmica de Digitação
8 biomarcadores
- • Dwell time
- • Flight time
- • Digraph latency
- • Taxa de erros
- • Burst-pause ratio
Mouse / Trackpad
9 biomarcadores
- • Desvio de trajetória
- • Overshoot
- • Micromovimentos
- • Jerk
- • Padrão de scroll
Padrões de Toque
6 biomarcadores
- • Área de contato
- • Força de toque
- • Swipe kinematics
- • Multi-touch
- • Tapping rhythm
Atenção e Navegação
8 biomarcadores
- • On-task duration
- • Tab-switching
- • Scroll depth
- • Reaction time
- • IIV
Eye Tracking
6 biomarcadores
- • Fixação
- • Sacada
- • Scanpath
- • Pupilometria
- • Blink rate
Linguagem e Texto
6 biomarcadores
- • Complexidade sintática
- • TTR
- • Coerência semântica
- • Tempo de composição
Padrões Temporais
7 biomarcadores
- • Session duration
- • Idle time
- • Task completion
- • Padrão circadiano
Habilidades / Forças
6 biomarcadores
- • Pattern recognition
- • Hiperfoco
- • Detail orientation
- • Pensamento divergente
19 Condições Mapeáveis
A análise combinada de múltiplos biomarcadores permite identificar tendências associadas a estas condições — incluindo pontos fortes, não apenas déficits.
Neurodesenvolvimento
- TDAH
- TEA
- Dislexia
- Discalculia
- Dispraxia/TDC
- Disgrafia
Saúde Mental
- Depressão
- Ansiedade
- TOC
- Bipolaridade
- Burnout
Neurodegenerativas
- Parkinson precoce
- Declínio cognitivo leve
- Alzheimer inicial
Superpoderes
- Hiperfoco
- Pensamento divergente
- Reconhecimento de padrões
- Sistematização
Esses biomarcadores identificam tendências comportamentais e fenótipos digitais — não constituem diagnóstico clínico. A força está na análise longitudinal e combinada de múltiplos sinais.
Referências Científicas
Publicações peer-reviewed que fundamentam a abordagem de fenotipagem digital e biomarcadores comportamentais.
Harnessing Smartphone-Based Digital Phenotyping to Enhance Behavioral and Mental Health
Onnela, J.-P. & Rauch, S. L. — Neuropsychopharmacology (2016)
Artigo seminal que cunhou o termo 'fenotipagem digital' — a quantificação contínua de fenótipos humanos usando dados de sensores de dispositivos pessoais.
New Tools for New Research in Psychiatry: A Scalable and Customizable Platform to Empower Data Driven Smartphone Research
Torous, J. et al. — JMIR Mental Health (2016)
Framework para coleta passiva de dados comportamentais em smartphones, demonstrando viabilidade de monitoramento contínuo sem interrupção do usuário.
Digital Phenotyping: Technology for a New Science of Behavior
Insel, T. R. — JAMA (2017)
Ex-diretor do NIMH argumenta que biomarcadores digitais podem revolucionar o diagnóstico em saúde mental, complementando métodos tradicionais.
Computer keyboard interaction as an indicator of early Parkinson's disease
Giancardo, L. et al. — Scientific Reports (Nature) (2016)
Demonstrou que padrões de digitação (dwell time, flight time) podem detectar sinais precoces de Parkinson com alta acurácia — validando keystroke dynamics como biomarcador.
Predicting Mood Disturbance Severity with Mobile Phone Keystroke Metadata
Zulueta, J. et al. — Journal of Biomedical Informatics (2018)
Correlação entre metadados de digitação (velocidade, erros, padrões temporais) e estados de humor em pacientes com transtorno bipolar.
Detection of Motor Impairment in Parkinson's Disease Via Mobile Touchscreen Typing
Arroyo-Gallego, T. et al. — IEEE Transactions on Biomedical Engineering (2017)
Validação de métricas de toque (hold time, flight time, touch area) como indicadores de comprometimento motor — base para biomarcadores touchscreen.
Digital Biomarkers of Mood Disorders and Symptom Change
Jacobson, N. C. et al. — npj Digital Medicine (Nature) (2019)
Meta-análise de 127 estudos sobre biomarcadores digitais para transtornos de humor, confirmando que padrões de uso de dispositivos podem prever episódios clínicos.
Digital biomarkers of cognitive function
Dagum, P. — npj Digital Medicine (Nature) (2018)
Demonstrou que interações com smartphone (digitação, scroll, navegação) podem estimar funções cognitivas com precisão comparável a testes neuropsicológicos padronizados.
Digital Phenotyping in Autism Spectrum Disorder
Keshav, N. U. et al. — Current Psychiatry Reports (2020)
Revisão sistemática de abordagens de fenotipagem digital para TEA, incluindo padrões de atenção visual, interação social e comportamentos repetitivos.
Actigraph measures discriminate pediatric bipolar disorder from ADHD
Faedda, G. L. et al. — Journal of Affective Disorders (2016)
Demonstrou que padrões de atividade motora medidos por dispositivos podem diferenciar TDAH de transtorno bipolar — relevante para biomarcadores de movimento.
A Smart-Home System to Unobtrusively and Continuously Assess Loneliness in Older Adults
Austin, D. et al. — IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (2016)
Monitoramento passivo de padrões comportamentais (uso de computador, atividade doméstica) para detectar mudanças de saúde mental — paradigma similar ao Neuroinpixel.
The diversity and inclusion revolution: Eight powerful truths
Deloitte — Deloitte Review (2018)
Empresas com culturas inclusivas têm 2x mais chances de atingir metas financeiras, 6x mais chances de ser inovadoras e 8x mais chances de alcançar melhores resultados de negócio.