Pesquisa da USP usa IA para diagnóstico precoce do Parkinson e vence prêmio nacional

Uma pesquisa conduzida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, pode ampliar as fronteiras do diagnóstico precoce para a doença de Parkinson, cuja detecção atualmente é feita com base em sintomas visíveis, o que pode atrasar o início do tratamento.

O trabalho, desenvolvido pelo aluno Théo Bruno Frey Riffel, que cursa Ciências de Computação no ICMC, aplica o estudo de redes cerebrais funcionais e aprendizado de máquina na identificação antecipada da patologia, acelerando o diagnóstico e permitindo um tratamento mais personalizado. A pesquisa foi agraciada com o Prêmio J. F. Marar de Inteligência Artificial para a Graduação 2024.

O estudante, em conjunto com seu orientador, o professor Francisco Rodrigues, do ICMC, analisou dados cerebrais de pacientes já diagnosticados com a doença, comparando-os com as informações cerebrais de indivíduos saudáveis (grupo controle). Com base nisso, eles construíram a rede do cérebro, que representa as interações entre as diferentes regiões corticais.

A partir disso, treinaram um algoritmo capaz de classificar os pacientes. Segundo Théo Riffel, esses dados de monitoramento cerebral foram obtidos a partir do projeto internacional Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI), garantindo padrões éticos rigorosos.

Na escolha dos algoritmos de treinamento da inteligência artificial (IA) da pesquisa, técnicas como Random Forest e Redes Neurais de Grafos (GNNs) se mostraram promissoras por sua capacidade de analisar as complexas conexões cerebrais afetadas pela doença, de acordo com Riffel. “No entanto, o estudo segue em desenvolvimento para determinar qual abordagem oferece maior precisão”, aponta.

Segundo o professor Francisco Rodrigues, eles já aplicaram essa metodologia em outros estudos, com aplicações para outras patologias. “Já a aplicamos ao diagnóstico de autismo, Alzheimer, depressão e esquizofrenia, obtendo resultados bastante animadores, com classificações altamente precisas. No entanto, ainda há desafios a serem superados, especialmente na coleta de dados, que é um processo complexo, custoso e que exige profissionais especializados, além de um ambiente adequado”, reforça o docente.

Além dos desafios técnicos, a pesquisa também aborda questões éticas essenciais, como a privacidade dos pacientes e a transparência dos diagnósticos gerados pela IA. O modelo foi projetado para ser uma ferramenta de apoio aos médicos, e não um substituto do julgamento clínico, garantindo que as decisões sejam explicáveis e confiáveis.

Para o professor Francisco Rodrigues, a iniciativa do Prêmio J. F. Marar de Inteligência Artificial para a Graduação é fundamental para incentivar outros alunos a se dedicarem à pesquisa em IA. “Fico imensamente feliz em ver um dos meus alunos sendo reconhecido com este prêmio. Formar a nova geração de cientistas é uma das principais missões de um pesquisador, e esse reconhecimento é uma prova de que estamos no caminho certo”, aponta.

Premiação

A cerimônia de premiação será realizada nesta quinta-feira, 27 de fevereiro, às 10h30, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC. Gratuita e aberta a todos os interessados, a entrega da premiação acontecerá durante a Semana de Recepção aos Calouros do ICMC e terá transmissão ao vivo pelo YouTube, via ICMC TV.

O Prêmio J.F. Marar de Inteligência Artificial para a Graduação nasceu de uma parceria com a família do cientista e professor João Fernando Marar, que cumpriu toda a sua carreira acadêmica no ICMC, tendo desenvolvido trabalhos em IA em vários institutos de educação. Com a intenção de perpetuar o trabalho do pai, Fernando Marar propôs financiar a iniciativa, que dará ao aluno vencedor uma premiação de R$10,5 mil.