Cientista Brasileiro Revoluciona Diagnóstico de Doenças Mentais com Inteligência Artificial e é Reconhecido na Alemanha

Inovação Brasileira em Saúde Mental Reconhecida Internacionalmente

Um avanço promissor na área da saúde mental está ganhando destaque internacional. Francisco Rodrigues, um pesquisador da Universidade de São Paulo (USP), foi um dos 20 cientistas selecionados globalmente para receber o prestigiado prêmio Friedrich Wilhelm Bessel, concedido pela Fundação Alexander von Humboldt, na Alemanha. A honraria celebra suas pesquisas pioneiras que utilizam inteligência artificial (IA) para aprimorar o diagnóstico de transtornos mentais.

O trabalho de Rodrigues demonstra a crescente confiabilidade e eficácia de abordagens baseadas em IA no campo da psiquiatria e neurologia. A pesquisa, que já publicou seus resultados em renomadas revistas científicas como Nature e PLOS One, abre novas perspectivas para a identificação precoce e precisa de condições que afetam milhões de pessoas em todo o mundo.

IA Desvenda Padrões Cerebrais para Diagnóstico Preciso

A metodologia desenvolvida por Rodrigues e sua equipe envolve o uso de técnicas de aprendizado de máquina para analisar dados de exames de imagem cerebral, como ressonância magnética. Em testes rigorosos em laboratório, algoritmos de IA foram treinados com essas imagens para identificar padrões associados a transtornos mentais específicos. Os resultados impressionantes indicam uma taxa de acerto superior a 90% na identificação dessas condições.

“Nossa pesquisa permitiu identificar as regiões cerebrais que apresentam alterações em indivíduos com condições como epilepsia, autismo ou esquizofrenia. Mais importante, conseguimos correlacionar essas alterações com os transtornos específicos”, explica o cientista. Essa capacidade de mapear e entender as bases neurológicas das doenças mentais representa um salto significativo em relação aos métodos diagnósticos tradicionais.

Atualmente, o diagnóstico de muitos transtornos mentais depende da avaliação clínica subjetiva de profissionais de saúde, baseada no histórico do paciente e em testes psicológicos. Embora essenciais, esses métodos podem apresentar limitações, especialmente em casos de sintomas sobrepostos ou nas fases iniciais das doenças. A IA surge como uma ferramenta complementar poderosa para auxiliar esses profissionais.

Um Futuro com Diagnósticos Preditivos e Personalizados

A tecnologia ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento, mas o potencial de aplicação é vasto. A IA poderá oferecer suporte crucial para psicólogos e psiquiatras, automatizando parte do processo diagnóstico e aumentando a precisão, especialmente em situações onde a diferenciação entre condições é complexa. Isso é particularmente relevante para transtornos que se manifestam de forma sutil ou em estágios iniciais, onde a identificação precoce pode mudar drasticamente o prognóstico e o plano de tratamento.

“Hoje, o procedimento convencional muitas vezes impede que o psiquiatra preveja o desenvolvimento de uma condição como a esquizofrenia dez anos no futuro. Este é um dos pontos cruciais que nossa pesquisa busca solucionar”, ressalta Rodrigues.

Os números do Censo de 2022 no Brasil evidenciam a magnitude da necessidade por melhores ferramentas diagnósticas. O país registra pelo menos 2,4 milhões de diagnósticos de Transtorno do Espectro Autista (TEA), 1,6 milhão de casos de esquizofrenia em pessoas entre 15 e 44 anos, e aproximadamente 1,7 milhão de idosos acima de 60 anos com algum tipo de demência, como Alzheimer e Parkinson.

A ausência de marcadores biológicos objetivos para transtornos mentais, ao contrário de doenças como o diabetes, sempre foi um desafio. “Não existem marcadores específicos para transtornos mentais como há, por exemplo, para o diabetes”, afirma Rodrigues. “Nossa aspiração é que, no futuro, um simples escaneamento cerebral possa indicar a presença de depressão ou outras condições neurológicas.”

Desafios na Coleta de Dados e Próximos Passos

Apesar do otimismo, a coleta de dados robustos para treinar os algoritmos de IA continua sendo um obstáculo significativo. As análises realizadas em São Paulo se baseiam em imagens de ressonância magnética e eletroencefalogramas (EEG), que mapeiam a atividade cerebral de indivíduos saudáveis e com transtornos.

“Coletamos diversas métricas desses exames e as inserimos em um sistema de aprendizado de máquina”, detalha o pesquisador. No entanto, a obtenção desses dados apresenta complexidades. Os EEGs podem ser sujeitos a imprecisões, e as ressonâncias magnéticas exigem ambientes controlados e tempo considerável, o que pode ser inviável para pacientes com certas condições.

“Como manter uma pessoa com esquizofrenia ou com déficit de atenção imóvel por mais de 40 minutos dentro de uma máquina de ressonância?”, questiona Rodrigues, ilustrando um dos desafios práticos. Por essa razão, os estudos até o momento envolveram um número limitado de participantes, na casa das dezenas.

A pesquisa de Francisco Rodrigues, agora reconhecida internacionalmente, representa um farol de esperança para um futuro onde o diagnóstico de transtornos mentais seja mais rápido, preciso e acessível, transformando a vida de milhões de pessoas e suas famílias.