O médico Lucas Diniz foi aprovado, no dia 24 de setembro, na qualificação do doutorado da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). A tese desenvolve uma ferramenta de inteligência artificial que analisa fotografias do rosto para ajudar a identificar mais cedo crianças com a síndrome de Crouzon. O estudo tem um cuidado raro na área: a maior parte dos participantes é de pessoas pretas e pardas. A defesa está prevista para 2027.
A pesquisa, orientada pelo professor Nivaldo Alonso, nasceu de uma lacuna antiga da medicina. “Os manuais de cirurgia com que a gente aprende foram construídos sobre medidas de rostos brancos europeus”, afirma Diniz. Ao longo do trabalho, ele percebeu que a inteligência artificial repete o mesmo problema. “A inteligência artificial olha para um rosto do jeito que foi ensinada a olhar, com uma régua feita a partir de um grupo só, e erra mais quanto mais escura é a pele. Se a máquina erra mais no nosso rosto, a pergunta deixa de ser estética e passa a ser de possibilidade de diagnóstico.”
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A síndrome de Crouzon faz os ossos do crânio se fecharem cedo demais, o que compromete o crescimento do rosto, a respiração e a visão da criança. A ferramenta não dá diagnóstico: ela aponta sinais que merecem a avaliação de um especialista, e a confirmação continua dependendo do médico e do exame genético. O ganho é de tempo. Segundo o pesquisador, essas crianças costumam passar por vários médicos antes de chegar a um centro especializado, enquanto a janela ideal para a cirurgia são os primeiros anos de vida.
Diniz reconhece o peso histórico de medir rostos negros. “Por muito tempo mediram a gente para tentar provar inferioridade, e eu sei disso quando escolho trabalhar com medida facial. O que muda é a finalidade, e muda quem está segurando o instrumento.” Ele lembra que quase todas as ferramentas de análise facial usadas na saúde foram treinadas em populações majoritariamente não negras, e que a maior parte dos estudos nem informa como esses sistemas funcionam em peles mais escuras. Na sua pesquisa, o desempenho da ferramenta é avaliado separadamente por grupo. “Isso permite saber onde a ferramenta funciona pior e corrigir antes que ela chegue ao público, em vez de descobrir depois que ela não funciona.”
O algoritmo foi desenvolvido com o apoio do professor André Dantas e de Bruno Oliveira. A banca de qualificação reuniu os professores Iolanda Tiberio, Leandro Luongo, Luiz Kowalski e Vera Lúcia Cardim.
Para o médico, a aprovação é também um marco pessoal. “Chegar até aqui num doutorado da Faculdade de Medicina da USP levando uma pergunta que nasceu da nossa realidade, e não apesar dela, é muito gratificante. Espero, de coração, que esse trabalho ajude famílias e crianças a chegarem ao diagnóstico certo e ao tratamento no tempo certo.”
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