Pesquisadores de variadas áreas do conhecimento destacam as motivações para integrar o projeto e apontam os impactos esperados na ampliação do acesso, na qualificação do tratamento e no monitoramento de diferentes condições respiratórias
Em um cenário em que a tecnologia amplia as possibilidades de cuidado em saúde, o projeto SPIRA-BM aposta na voz e nos sons da respiração como fontes de informação clínica. A iniciativa busca desenvolver tecnologias inovadoras para a identificação de biomarcadores de condições respiratórias por meio da análise de áudio, aliando ciência de dados, engenharia de software, fonética acústica e conhecimentos clínicos. O objetivo é criar soluções práticas, acessíveis e escaláveis, com potencial de impacto direto no cuidado com a saúde respiratória da população brasileira.
Estruturado em duas grandes fases, o projeto prevê inicialmente o desenvolvimento de sistemas móveis capazes de coletar, processar e analisar sinais de áudio com técnicas avançadas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Em seguida, as soluções serão testadas em ambientes clínicos reais, com foco na validação de sua eficácia no acompanhamento de pacientes. A proposta dá continuidade aos avanços do projeto SPIRA, financiado pela FAPESP, que demonstrou a viabilidade da detecção de insuficiência respiratória por áudio captado via dispositivos móveis no início da pandemia de COVID-19.
Entre os pesquisadores envolvidos está Marcelo Matheus Gauy, professor da Universidade Estadual Paulista, campus de Itapeva, com atuação na área de aprendizado profundo. No SPIRA-BM, ele aplica técnicas de deep learning às três linhas do projeto, asma, tabagismo e insuficiência respiratória. Segundo o pesquisador, a motivação para participar da iniciativa está na interação entre pesquisadores de diferentes áreas e na possibilidade de aplicar métodos avançados de inteligência artificial a problemas concretos da saúde. Para ele, o impacto social pode ser significativo. Caso os resultados sejam bem-sucedidos, será possível desenvolver mecanismos de baixo custo que auxiliem profissionais no tratamento de problemas respiratórios, dependendo apenas da instalação de um aplicativo em telefone celular.
Na Faculdade de Medicina da USP, Celso Ricardo Fernandes de Carvalho é professor da área de Fisioterapia, com atuação em reabilitação respiratória e interface direta com a pneumologia. No SPIRA-BM, coordena o braço dedicado à asma, contribuindo a partir de sua experiência clínica no acompanhamento de pacientes com doenças respiratórias. Sua participação reforça a conexão entre desenvolvimento tecnológico e prática assistencial. O que o motiva é trabalhar na fronteira do conhecimento ao lado de uma equipe multidisciplinar e multiprofissional altamente qualificada. Na sua avaliação, os resultados do projeto têm potencial para melhorar o tratamento das pessoas com asma, ampliando as ferramentas disponíveis para avaliação e monitoramento clínico.
A dimensão fonético-acústica do projeto conta com a atuação de Beatriz Raposo de Medeiros, docente da Universidade de São Paulo, com atuação na área de fonética e fonologia. No SPIRA-BM, ela colabora na elaboração e organização da coleta de dados, realiza análises fonético-acústicas da fala e da voz e contribui para a interpretabilidade dos resultados gerados por redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina. Seu trabalho estabelece diálogo entre os achados computacionais e dados fonoaudiológicos, comparando pacientes e grupo controle. A pesquisadora destaca como motivação o uso de dados de fala desafiadores, coletados fora do ambiente laboratorial, além da contribuição potencial à saúde da população. Quanto ao impacto, adota postura cautelosa e ressalta que a efetividade social dependerá dos resultados obtidos na fase de testes e validação dos detectores de biomarcadores, etapa atualmente em desenvolvimento.
Murilo Gazzola, professor da Universidade Presbiteriana Mackenzie, atua como pesquisador associado no projeto, com trajetória ligada à área de inteligência artificial e processamento de sinais. Ele participou da iniciativa ainda como doutorando e, agora como docente, retoma a parceria com o objetivo de integrar seus alunos a um projeto temático e aplicado. Para o professor, a identificação de biomarcadores em áudio por meio de IA, deep learning e modelos avançados de processamento de sinal pode gerar impacto social relevante, permitindo triagem rápida, diagnóstico precoce e monitoramento contínuo de condições físicas e mentais de forma não invasiva e escalável por dispositivos como smartphones. Essa abordagem, segundo ele, amplia o acesso à saúde e fortalece estratégias de prevenção em larga escala.
Também na Universidade de São Paulo, Flaviane Romani Fernandes Svartman é professora do Departamento de Linguística da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, com atuação na área de linguística, especialmente em prosódia. No SPIRA-BM, integra o eixo denominado Small Data, desenvolvendo e orientando pesquisas de graduação e pós-graduação voltadas à investigação de aspectos prosódicos da fala como possíveis biomarcadores de doenças respiratórias. Sua motivação em participar do SPIRA-BM está na possibilidade de contribuir, como linguista, para o desenvolvimento de detectores de doenças respiratórias baseados na voz e na fala, oferecendo uma ferramenta adicional ao diagnóstico médico. A pesquisadora destaca ainda o caráter não invasivo da coleta de dados e a possibilidade de realização de gravações em ambiente domiciliar, o que pode reduzir riscos de contágio hospitalar. Para ela, os resultados do projeto têm potencial para impactar de forma positiva e inovadora o diagnóstico de doenças respiratórias, auxiliando especialistas na detecção mais rápida dessas condições.
Ao reunir pesquisadores da linguística, inteligência artificial, ciências da computação, fisioterapia, entre outras áreas, o SPIRA-BM evidencia como a colaboração interdisciplinar pode gerar soluções concretas para desafios complexos da saúde pública. As motivações individuais convergem para um propósito comum: transformar conhecimento científico em tecnologia acessível, capaz de contribuir para um cuidado respiratório mais eficiente, democrático e baseado em evidências.
