A expressão de emoções é uma característica básica dos seres humanos e utilizando o dataset do MIGMA em projetos anteriores foi possível criar um modelo para que seja possível reconhecê-las automaticamente. Contudo, neste projeto, dedicou-se a pergunta: Qual a relação da expressão facial com os dados psiquiátricos de um humano?; para responder esta pergunta foi analisado o dataset obtendo-se 468 pontos de interesse na face, utilizando Python e o Modelo de Reconhecimento Facial da MediaPipe, e então processando estes dados e agrupando-os com base em clusterização por K-Means, para que, então, uma análise de correlações de Spearman e Pearson fosse feita. Os resultados obtidos não puderam demonstrar a correlação entre os dados, pois observou-se correlações fracas entre as expressões faciais estáticas e os dados psiquiátricos. Dada a complexidade da natureza humana da comunicação não verbal em externalizar expressões faciais, imagens estáticas apresentaram fracas correlações com os instrumentos psiquiátricos aplicados no projeto. A conclusão é que existe a necessidade da captura em vídeo para o referido projeto e dataset, para que seja possível uma análise de uma expressão facial de forma temporal. Entretanto, diversas visualizações e interpretações dos dados foram obtidas, tais como a influência dos emojis utilizados na coleta supervisionada na forma com que algumas expressões são feitas, e quais os pontos mais significativos para a análise de expressões faciais.