Projeto SPIRA-BM usa inteligência artificial para analisar características da fala, como pausas e padrões prosódicos, na identificação de insuficiência respiratória, efeitos do tabagismo e asma grave
Biomarcadores de áudio são características mensuráveis extraídas de sinais sonoros, como a fala, que podem ser associadas a condições clínicas. No caso da fala, esses biomarcadores são obtidos a partir da análise de características acústicas, como pausas, ritmo e padrões de fraseamento prosódico, analisadas por técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina no projeto SPIRA-BM: Biomarcadores para Condições Respiratórias em Dispositivos Móveis por Análise de Áudio com Inteligência Artificial.
No projeto, os biomarcadores de áudio são tratados como características mensuráveis extraídas de sinais de fala, obtidas por meio de processos de análise acústica e utilizadas em sistemas baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essas características são analisadas para identificar padrões associados a condições respiratórias e são empregadas em tarefas de classificação, estimativa e previsão de eventos.
A pesquisa se organiza em três frentes, voltadas à insuficiência respiratória, aos efeitos do tabagismo e à asma grave. Entre os exemplos previstos estão a classificação de vozes com insuficiência respiratória, a estimativa do nível de monóxido de carbono exalado por fumantes e a previsão da ocorrência de exacerbações de asma, a partir da análise de características extraídas do áudio.
O estudo reúne pesquisadores de diferentes áreas, incluindo ciência da computação, engenharia de software, linguística, fonoaudiologia e saúde, articulando conhecimentos sobre inteligência artificial, análise da fala e condições respiratórias.
Atualmente, essas frentes realizam a coleta de áudios de pacientes com diferentes condições respiratórias, cujos dados são utilizados na análise acústica e no treinamento de modelos de inteligência artificial.
O projeto também prevê a aplicação dos resultados em ambiente clínico, em um processo de validação da ferramenta, articulando coleta de dados, análise acústica e aprendizado de máquina.
