Bolsista da FAPESP vence o Prêmio J. F. Marar de IA para a Graduação

Trabalho desenvolvido por Théo Riffel no ICMC-USP pode contribuir para o diagnóstico precoce da doença de Parkinson

Agência FAPESP* – O trabalho de iniciação científica desenvolvido por Théo Bruno Frey Riffel, aluno do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), venceu o Prêmio J. F. Marar de Inteligência Artificial para a Graduação 2024.

Financiada pela FAPESP e orientada pelo professor Francisco Rodrigues, do ICMC-USP, a pesquisa 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 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.

Riffel analisou dados cerebrais de pacientes já diagnosticados com Parkinson, comparando-os com as informações cerebrais de indivíduos saudáveis (grupo-controle). Com base nisso, foi construída a rede do cérebro, que representa as interações entre as diferentes regiões corticais. A partir disso, o graduando de ciências de computação treinou um algoritmo capaz de classificar os pacientes. Os dados de monitoramento cerebral foram obtidos a partir do projeto internacional Parkinson’s Progression Markers Initiative, garantindo padrões éticos rigorosos.

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

Segundo o professor Rodrigues, o grupo já empregou essa metodologia em estudos prévios, envolvendo 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”, conta 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.

A cerimônia de premiação foi realizada em fevereiro, no ICMC.

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. Ele morreu em 2019. Com a intenção de perpetuar o trabalho do pai, Fernando Marar propôs financiar a iniciativa, que dá ao aluno vencedor uma premiação em dinheiro.

* Com informações do ICMC.