Estatística e psiquiatria: pesquisa de professor da UFPR contribui para diagnóstico de esquizofrenia

Um estudo da Universidade Federal do Paraná (UFPR) sobre um algoritmo que pode ser aplicado para diagnosticar estados mentais de risco, com foco na esquizofrenia e nos transtornos psicóticos, foi premiado internacionalmente em 2026. Anderson Ara, docente do Departamento de Estatística (Dest) da UFPR, desenvolveu as pesquisas em parceria com o professor Alexandre Andrade Loch, do Instituto de Psiquiatria da Universidade de São Paulo (USP). 

“O Random Machines é um algoritmo que pode ser aplicado a diversos tipos de problema. É um método que tem capacidade de aprendizado muito grande. Ele se beneficia de outras metodologias, como o aprendizado ativo de máquina, no qual é possível realizar predições com um conjunto pequeno de dados rotulados. É aplicado ao diagnóstico de pacientes sob risco de estado mental grave. Os dados usados são movimentos faciais e a linguagem do paciente”, explica Ara.

O professor da UFPR é coordenador do DataSci Labs e pesquisador do Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) da Federal, vinculado ao Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGInf) e ao Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia (PPGMNE). Participam da pesquisa os discentes Felipe Heron Queluz, Bruno Wavrzenczak, Cristian Pessatti dos Anjos e Rafael Aguilar Magalhães.

Os dados são extraídos de vídeos gravados com a autorização dos pacientes no Instituto de Psiquiatria da USP, em São Paulo. Com base nesse conteúdo, são aplicados diferentes métodos de aprendizado de máquina. “É um método novo, proposto por nossa equipe. Nessa versão atual, estamos alterando para dar uma resposta probabilística, para verificar o grau de o paciente estar em um estado mental sob risco”, detalha o professor.

Ara menciona estudos na literatura médica que fazem referência à coesão de discurso. “Pessoas que estão sob estado mental grave, geralmente, não têm uma coerência tão grande de fala, e a movimentação delas acaba sendo mais lenta – de uma forma geral”, pontua.

O método usa a biometria e a inteligência artificial explicável. O recurso consiste em um conjunto de técnicas que torna as previsões e as decisões de sistemas de inteligência artificial (IA) compreensíveis, e visa garantir a confiabilidade e a ética em áreas como saúde e segurança. No caso do Random Machines: cerca de 60 pontos de movimentação facial – boca, olhos, cabeça – são mapeados e analisados pelo algoritmo desenvolvido pela UFPR e a USP. A coerência da fala também é escaneada.

Antes de receber a premiação “Early Career Award 2026”, da Schizophrenia International Research Society (SIRS), o cientista da UFPR ministrou uma palestra na University College Cork, na Irlanda. A cerimônia ocorreu em 26 de março em Florença, na Itália – durante congresso com o tema “Pesquisa sobre esquizofrenia na era da Inteligência Artificial”. Em outubro de 2025, o docente também recebeu premiação internacional por trabalho estatístico correlato.

A SIRS é uma organização acadêmica de abrangência global que se dedica ao estudo da esquizofrenia e de distúrbios vinculados à doença mental. O prêmio incluiu uma mentoria internacional com um pesquisador sênior na área de neurociência e bioinformática durante o congresso. 

Paixão por matemática e computação desde a infância

Egresso do ensino médio realizado em escola pública no período noturno, Ara cursou graduação e pós-graduação em universidades públicas brasileiras. É professor de ensino superior desde 2009 e, antes de ingressar na UFPR, em 2021, atuou na Faculdade de Tecnologia Senai-SP e na Universidade Federal da Bahia (UFBA). 

Mesmo antes de perceber, a estatística tornou-se uma paixão. “Desde pequeno, sempre gostei muito de matemática e de computação. Conheci a área às vésperas do vestibular, achei interessante e, com o tempo, fui me envolvendo cada vez mais, e me especializando em aprendizado estatístico de máquina e estatística computacional”.

A estatística e a ciência de dados representam uma combinação poderosa entre matemática e computação para resolver problemas reais e relevantes da sociedade, na visão do professor. Com satisfação, afirma que o trabalho na área de saúde mental, especialmente no contexto da esquizofrenia e dos transtornos psicóticos, busca contribuir para o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem na compreensão e no diagnóstico dessas condições. Ajudar a melhorar a qualidade de vida de pacientes e familiares é um dos seus objetivos de suas investigações.

A motivação que encontra diariamente nas mentes curiosas dos seus alunos é combustível para a rotina de estudos e docência. “A base da minha carreira foi construída graças aos excelentes professores que tive ao longo da minha formação e aos excelentes alunos que encontro todos os dias”, conclui o professor, que é natural de São Carlos, no interior de São Paulo.