IA revoluciona diagnóstico de transtornos mentais com precisão inédita

Pesquisador brasileiro é premiado na Alemanha por desenvolver tecnologia que promete identificar doenças psiquiátricas a partir de exames cerebrais.

Nova fronteira na saúde mental

Um avanço promissor na área da saúde mental está ganhando destaque internacional. O pesquisador brasileiro Francisco Rodrigues, da Universidade de São Paulo (USP), foi agraciado na Alemanha por suas pesquisas inovadoras que utilizam a **inteligência artificial (IA)** para auxiliar no **diagnóstico de transtornos mentais**. Os estudos liderados por Rodrigues demonstram que algoritmos avançados podem identificar condições psiquiátricas com uma precisão surpreendente, superando os 90% de acerto, com base em análises de exames laboratoriais.

Esses resultados notáveis foram publicados em renomadas revistas científicas, como a Nature e a PLOS One, atestando a relevância e o rigor da pesquisa. Em testes práticos, imagens de ressonância magnética foram transformadas em dados valiosos para treinar um sistema de IA. Este sistema é capaz de detectar alterações sutis no cérebro associadas a transtornos complexos, incluindo epilepsia, autismo e esquizofrenia.

A tecnologia desenvolvida permite um mapeamento detalhado das regiões cerebrais afetadas, relacionando essas mudanças específicas a cada transtorno diagnosticado. “Conseguimos identificar quais regiões foram alteradas em uma pessoa com epilepsia, autismo ou esquizofrenia, por exemplo, e entender quais alterações estão relacionadas com aquele transtorno”, explica Francisco Rodrigues, destacando o potencial transformador de sua pesquisa.

IA como aliada do diagnóstico psiquiátrico

Atualmente, o diagnóstico de transtornos mentais depende predominantemente da análise clínica do histórico do paciente e da aplicação de testes psiquiátricos. Diferentemente de doenças como o diabetes, não existe um biomarcador biológico único e definitivo para a maioria das condições psiquiátricas. A proposta de Rodrigues é mudar esse cenário, vislumbrando um futuro onde um exame cerebral detalhado possa indicar a presença de depressão ou outras condições com alta confiabilidade.

Embora a técnica ainda esteja em seus estágios iniciais, ela tem o potencial de se tornar uma ferramenta de apoio crucial para psicólogos e psiquiatras. Especialmente em casos onde os sintomas são semelhantes entre diferentes transtornos, ou nas fases precoces das doenças, a IA pode oferecer insights valiosos. “Hoje com o procedimento tradicional, o psiquiatra não vai conseguir identificar se você vai desenvolver esquizofrenia daqui a dez anos, esse é o ponto”, ressalta o pesquisador, enfatizando a capacidade preditiva da nova tecnologia.

Os dados sobre a prevalência de transtornos mentais no Brasil são alarmantes e reforçam a urgência de ferramentas diagnósticas mais eficazes. De acordo com o Censo de 2022, pelo menos 2,4 milhões de brasileiros foram diagnosticados com transtorno do espectro autista (TEA). A esquizofrenia afeta cerca de 1,6 milhão de pessoas entre 15 e 44 anos, e um número significativo de idosos, 1,7 milhão acima de 60 anos, convivem com algum tipo de demência, como Alzheimer e Parkinson.

Desafios na coleta de dados e reconhecimento internacional

A pesquisa conduzida em São Paulo baseia-se na análise de imagens de ressonância magnética e eletroencefalogramas (EEG) de pacientes, tanto saudáveis quanto diagnosticados com transtornos. Esses dados são processados por sistemas de aprendizado de máquina. No entanto, a coleta desses dados apresenta desafios consideráveis. Os exames de EEG, por vezes, podem apresentar imprecisões, enquanto a ressonância magnética exige que o paciente permaneça imóvel por longos períodos, ultrapassando os 40 minutos, o que restringe o número de participantes que podem ser incluídos nos estudos.

Para superar essas limitações e ampliar o volume de dados, Francisco Rodrigues também incorporou informações de exames realizados nos Estados Unidos. Ele enfatiza que, quanto maior o volume e a diversidade dos dados utilizados, maior será a precisão e a confiabilidade do algoritmo de IA. Essa estratégia de colaboração internacional é fundamental para o avanço da pesquisa.

O reconhecimento internacional veio em janeiro deste ano, quando o pesquisador foi um dos 20 cientistas selecionados para receber o prestigiado prêmio Friedrich Wilhelm Bessel. Esta honraria é concedida pela fundação alemã Alexander von Humboldt a pesquisadores estrangeiros cujos trabalhos apresentam um impacto científico significativo em suas respectivas áreas. O prêmio inclui um aporte financeiro de 60 mil euros, o equivalente a cerca de R$ 370 mil, destinado a impulsionar suas pesquisas.

Próximos passos e o futuro do diagnóstico

Em sua estadia na Alemanha, Francisco Rodrigues planeja aprofundar sua pesquisa utilizando dados obtidos através de um método inovador: os chamados minicérebros, ou organoides. Estes são modelos tridimensionais formados a partir de células do córtex cerebral de embriões de animais. Cultivados em laboratório, sua atividade neuronal é monitorada por chips, gerando sinais elétricos que alimentam os estudos. É importante notar que, apesar de avançados, esses organoides ainda não replicam toda a complexidade do cérebro humano.

Rodrigues, que é formado em Física pela USP, mantém uma forte ligação acadêmica com a Alemanha desde 2006, quando atuou como aluno visitante no Instituto Max Planck. Em 2011, iniciou uma colaboração frutífera com a professora Cristiane Thielemann, da Universidade de Ciências Aplicadas de Aschaffenburg, que o indicou ao prêmio que agora celebra seu trabalho.

Até o final de 2026, o pesquisador estará em Frankfurt, onde passará um ano desenvolvendo sua pesquisa e ministrando cursos sobre sistemas complexos e aprendizado de máquina na Fundação Humboldt. A expectativa é que um método geral de diagnóstico automatizado, auxiliado pela IA, possa estar disponível para a sociedade em cerca de dez anos. Este prazo considera também o tempo necessário para a aprovação regulatória por órgãos como a Anvisa (Agência Nacional de Vigilância Sanitária), garantindo a segurança e eficácia da tecnologia antes de sua implementação clínica em larga escala.