Árvores de decisão diagnóstica: técnicas avançadas de diagnóstico psicológico
O diagnóstico em saúde mental quase nunca é um processo simples. Deve-se estar atento aos sinais e sintomas apresentados pelo paciente, seu contexto de vida, variáveis socioculturais (Dalgalarrondo, 2018) e aos vieses e heurísticas do próprio profissional que se propõe a diagnosticar (Yager et al., 2021). Assim, é fundamental reduzir ao máximo as possibilidades de imprecisões durante esse processo.
Para isso, os profissionais em saúde mental têm à disposição duas estratégias interrelacionadas de diagnóstico em psicopatologia. Primeiramente, está o diagnóstico diferencial, que permite elencar uma lista hierárquica de alternativas possíveis para a apresentação daquele paciente que traz ao profissional uma queixa, devendo esta ser a estratégia inicial. Em seguida, a árvore de decisão que permite “peneirar” entre as alternativas elencadas, verificando qual delas faz mais sentido para a sintomatologia apresentada (Morrison, 2025).
A árvore de decisão orienta o profissional em um percurso até chegar a um objetivo final. Usa-se esse modelo respondendo a uma série de perguntas com “sim” ou “não” e cada resposta indica qual ramo da árvore seguir (Morrison, 2025). A metáfora do algoritmo também representa bem esse processo de tomada de decisão. Este artigo pretende apresentar o uso de árvores de decisão como ferramenta avançada para apoiar o diagnóstico psicológico, oferecendo diretrizes práticas para organizar informações clínicas, identificar padrões de sintomas e integrar dados em formulações de caso complexas.
O papel da árvore de decisão na prática clínica
Na prática clínica, o profissional se depara frequentemente com volumes expressivos de dados. Neste contexto, as árvores de decisão surgem como um método que auxilia na ordenação de hipóteses e na redução da complexidade do raciocínio diagnóstico, permitindo organizar e priorizar informações relevantes sem perder a singularidade do caso (Chrimes, 2023). Elas oferecem um arcabouço gráfico-estrutural que dispõe os dados em nós e ramos, tornando visíveis as conexões entre sintomas e variáveis críticas. Essa estrutura facilita a gestão do material clínico, reduz a sobrecarga da memória de trabalho e aumenta a consistência do raciocínio (Chrimes, 2023).
Além de organizar informações, as árvores de decisão favorecem a identificação sistemática de padrões de sintomas. Por exemplo, se o paciente apresenta traços de evitação social, rigidez cognitiva e estereotipia, o clínico pode considerar a hipótese de transtorno do espectro autista (TEA) ao invés de transtorno de personalidade esquizoide. A visualização hierárquica da árvore destaca sinais críticos e orienta ramificações diagnósticas distintas. Estudos que aplicaram esse tipo de abordagem em contextos psiquiátricos indicam que ela pode aumentar a acurácia da classificação e permitir distinções mais finas entre grupos clínicos (Costa et al., 2022).
Quando bem construída, uma árvore de decisão atua como ponte entre os dados brutos, como sintomas, comportamentos e história de vida e a formulação de caso propriamente dita. Cada ramo corresponde a uma hipótese diagnóstica ou a uma diferenciação entre hipóteses, como transtorno de ansiedade generalizada (TAG) versus transtorno de personalidade evitativa. Essa integração entre estrutura e interpretação auxilia o profissional a transitar do “o que é observado” para “como isso se encaixa em uma explicação coerente”, fortalecendo a formulação e reduzindo a dependência exclusiva da “intuição”.
Estrutura e funcionamento das árvores de decisão
As árvores de decisão são compostas por três elementos principais: nós, que representam pontos de decisão ou junção; ramos, que indicam as opções possíveis a partir de cada critério; e folhas, que correspondem ao resultado ou à classificação final (Breiman et al., 1984; IBM, 2025). Na prática clínica, um nó pode corresponder, por exemplo, à presença de determinado comportamento ou a uma pontuação igual ou superior a um ponto de corte em uma escala específica.
Um exemplo é a Beck Depression Inventory (BDI; Gorenstein et al., 2025), em que a pontuação maior que 20 indica para a investigação formal de transtorno depressivo maior, ou como na Columbia–Suicide Severity Rating Scale (C-SSRS; Posner et al., 2011) em que a resposta positiva no item de ideação com plano específico direciona para o ramo de risco elevado e necessidade de intervenção imediata.
Os ramos expressam as alternativas, como “sim” ou “não”, enquanto as folhas indicam o desfecho, como hipótese A, hipótese B ou necessidade de investigação adicional. Para que o raciocínio seja confiável, os critérios de decisão devem ser claros, baseados em evidências ou em consenso clínico, além de mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos (IBM, 2025).
Essa estrutura mostra-se útil em diferentes contextos clínicos. Em uma avaliação de transtorno de personalidade, por exemplo, o primeiro nó poderia ser “impulsividade significativa (sim/não)”. Uma resposta afirmativa orienta o clínico a investigar hipóteses como transtorno de personalidade borderline ou transtorno de personalidade antissocial, enquanto uma resposta negativa conduz à análise de rigidez e distanciamento afetivo, possivelmente associados a traços esquizóides ou evitativos (Skodol & Oldham, 2021).
Em contextos de diagnóstico diferencial entre transtornos do humor e transtornos psicóticos, as árvores de decisão permitem organizar critérios clínicos, curso temporal e intensidade de sintomas, facilitando a distinção entre dois ou mais ramos (IBM, 2025). Por exemplo, um modelo de árvore poderia iniciar com a presença de sintomas psicóticos durante episódios de humor. Caso os sintomas surjam exclusivamente em fases depressivas ou maníacas, as hipóteses mais prováveis seriam de um transtorno depressivo maior com características psicóticas ou de transtorno bipolar.
Em contrapartida, se os sintomas psicóticos também ocorrem fora desses episódios, a estrutura indicaria esquizofrenia ou transtorno esquizoafetivo. Um segundo nível decisório poderia considerar o predomínio de sintomas negativos, como embotamento afetivo, retraimento social e pobreza de discurso, que reforçam a hipótese de esquizofrenia, enquanto a predominância de alterações afetivas, como humor deprimido, labilidade emocional e variação de energia, orientaria para o espectro dos transtornos do humor (Barlow et al., 2021). Esse tipo de estruturação auxilia o clínico a explicitar o raciocínio diagnóstico, reduzindo vieses e aumentando a transparência do processo decisório (Morrison, 2025).
Técnicas avançadas para uso em diagnóstico psicológico
A construção de árvores de decisão a partir de dados clínicos e históricos pode ser especialmente útil para psicólogos experientes que lidam com casos complexos. O processo deve ser iterativo: inicialmente, é importante mapear o histórico e os dados disponíveis, como entrevistas, escalas e observações, para depois identificar variáveis-chave, como tempo de início, gravidade, padrão de curso e presença de comorbidades. Em seguida, definem-se critérios para cada nó, testando o fluxo com casos anteriores e refinando-o conforme necessário. Outra estratégia consiste em revisar árvores já publicadas (ver Morrison, 2025) e adaptá-las ao contexto clínico, preservando a lógica da decisão, mas ajustando-a à população atendida.
Nos casos com múltiplas comorbidades, como TDAH, TOC e transtorno do espectro autista (TEA), o desafio aumenta. Nessas situações, o uso de árvores hierárquicas ou subárvores específicas para cada domínio de sintomas permite lidar melhor com sobreposições diagnósticas. Essa abordagem possibilita integrar diferentes conjuntos de critérios e identificar interseções relevantes entre síndromes (Thapa et al., 2024). Também é recomendável incluir nós exploratórios, voltados à investigação complementar ou encaminhamento especializado, evitando inferências prematuras que possam comprometer o raciocínio clínico.
As árvores de decisão devem ser integradas, e não substitutivas, de entrevistas clínicas, escalas padronizadas e observações comportamentais. Resultados de instrumentos psicométricos podem alimentar diretamente nós decisórios, como um ponto de corte em uma escala de ansiedade, enquanto dados qualitativos ou observacionais podem ser transformados em critérios. A combinação entre métodos quantitativos e julgamento clínico fortalece hipóteses diagnósticas e enriquece a formulação de caso.
Cuidados e limites clínicos
Embora estruturadas, as árvores de decisão não garantem infalibilidade. O clínico experiente deve evitar tratá-las como algoritmos automáticos, lembrando que cada caso é único e exige interpretação contextualizada. A árvore serve para organizar o raciocínio e orientar o processo diagnóstico (Morrison, 2025) , mas jamais deve substituir o julgamento clínico. Nesse sentido, é fundamental considerar a variabilidade individual e os fatores contextuais que moldam a expressão dos sintomas (Dalgalarrondo, 2018). Aspectos como variáveis socioculturais, traços de personalidade, condições socioeconômicas e suporte familiar não perdem relevância diante de uma estrutura lógica; ao contrário, podem ser incorporados como modificadores de ramos ou como novos nós que ajustam a compreensão do caso (Kuyken et al, 2010).
Além disso, a construção da árvore deve ser dinâmica. À medida que o tratamento avança, novos dados podem emergir, como mudanças no padrão de sintomas, resposta às intervenções ou surgimento de novas queixas. Revisar periodicamente a estrutura decisória, com o apoio de supervisão clínica ou discussão entre pares, ajuda a refinar hipóteses, validar alternativas e evitar a cristalização do raciocínio diagnóstico e da formulação de caso como um todo (Beck, 2022).
Conclusão
As árvores de decisão representam um recurso adicional para psicólogos clínicos que desejam aprimorar a precisão e consistência diagnóstica. Elas não substituem a reflexão cuidadosa nem a escuta empática, mas servem como estrutura de raciocínio clínico, facilitando um processo deliberado, informado e articulado. O uso competente dessa ferramenta exige treino, revisão e integração contínua com supervisão e formação continuada. Em última análise, o psicólogo experiente que domina árvores de decisão amplia sua capacidade de formular diagnósticos complexos com clareza e rigor.
Autores
- Mário Glória Filho: Psicólogo pelo Centro Universitário de Brasília (UniCeub); Bacharel em Relações Internacionais pela Universidade Católica de Brasília (UCB); Mestre em Psicologia Social pela Universidade de Brasília (UnB); Especialista em Terapia Cognitivo Comportamental pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS); Atende adultos em consultório particular e é colaborador do Laboratório de Pesquisa e Intervenção Cognitivo Comportamental (LAPICC) da Universidade de São Paulo (USP – Ribeirão Preto).
- Eloha Flória Lima Santos: Psicóloga pela Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FFCLRP-USP). Mestranda no Programa de Pós-Graduação em Psicologia da FFCLRP-USP. Membro do Laboratório de Pesquisa e Intervenção Cognitivo-Comportamental (LaPICC). Especialização em Psicologia da Saúde no Contexto Hospitalar com ênfase em Psicologia Pediátrica pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP-RP (HCFMRP-USP). Formação em Terapia Cognitivo-Comportamental e TCC para obesidade e emagrecimento.
- Carmem Beatriz Neufeld: Professora Titular do Departamento de Psicologia da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto - FFCLRP da Universidade de São Paulo – USP e orientadora dos Programas de Pós-Graduação em Psicologia e em Psicobiologia do DP-FFCLRP-USP. Livre docente pela FFCLRP-USP. Pós-doutora em Psicologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ, Doutora e Mestre em Psicologia pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS. Formação em Terapia dos Esquemas pelo LaPICC-USP. Formação em Ensino e Supervisão pelo Beck Institute. Terapeuta Certificada em TCC pela Federação Brasileira de Terapias Cognitivas – FBTC. Psicóloga pela Universidade da Região da Campanha - URCAMP. Fundadora e coordenadora do Laboratório de Pesquisa e Intervenção Cognitivo-Comportamental – LaPICC-USP. Bolsista Produtividade do CNPq. Presidente Fundadora da Associação de Intervenções Psicossociais para Grupos - APSIG. Past-President da Federação Latino-Americana de Psicoterapias Cognitivas e Comportamentais - ALAPCCO. Representante do Brasil na Sociedade Interamericana de Psicologia - SIP. Ex-Presidente Fundadora da Associação de Ensino e Supervisão Baseados em Evidências – AESBE. Ex-Presidente da Federação Brasileira de Terapias Cognitivas - FBTC.