O físico e pesquisador da Universidade de São Paulo, Francisco Rodrigues, foi reconhecido na Alemanha por um trabalho que combina inteligência artificial e psiquiatria. Ele está entre os vencedores do prêmio Friedrich Wilhelm Bessel, concedido pela Fundação Alexander von Humboldt a cientistas estrangeiros com contribuição relevante em suas áreas.
A pesquisa liderada por Rodrigues utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina para analisar exames como ressonância magnética e eletroencefalograma (EEG). A partir desses dados, o sistema é treinado para identificar padrões cerebrais associados a transtornos como epilepsia, autismo e esquizofrenia. Em testes iniciais, o modelo alcançou mais de 90% de precisão na identificação das condições estudadas.
“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”, afirma o pesquisador.
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Atualmente, o diagnóstico de transtornos mentais é baseado principalmente na análise clínica e no histórico do paciente, já que não há marcadores biológicos consolidados, como ocorre em doenças metabólicas. A proposta da equipe é que, no futuro, exames cerebrais possam complementar a avaliação médica e ajudar a detectar sinais precoces de distúrbios psiquiátricos.
O estudo já foi publicado em periódicos científicos como Nature e PLOS One. Para ampliar a confiabilidade dos algoritmos, o pesquisador também incorporou dados de exames realizados nos Estados Unidos, já que o volume de informações é decisivo para aumentar a precisão dos modelos.
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Na nova etapa da pesquisa, Rodrigues passará um ano na Alemanha, onde trabalhará com organoides cerebrais — minicérebros cultivados em laboratório a partir de células do córtex de embriões de animais. Esses modelos permitem registrar atividade elétrica neuronal por meio de chips, oferecendo um novo conjunto de dados para alimentar os sistemas de IA.
O prêmio inclui um financiamento de 60 mil euros para apoiar o desenvolvimento das pesquisas. A expectativa é que, em cerca de uma década, seja possível estruturar um método automatizado de apoio ao diagnóstico, respeitando as etapas de validação clínica e aprovação regulatória.
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