Ao unir os campos da computação, da linguística e da saúde, iniciativa desenvolve modelos de processamento de áudio capazes de identificar sinais de asma e insuficiência respiratória diretamente por dispositivos móveis
A busca por democratizar o acesso à saúde e agilizar o atendimento hospitalar ganhou um forte aliado tecnológico: o smartphone. O projeto SPIRA-BM investiga o uso da voz e da fala como ferramentas não invasivas para a detecção precoce de insuficiência respiratória e outras condições associadas, integrando pesquisa em inteligência artificial, linguística, saúde e ciência de dados. Longe de tentar substituir o diagnóstico tradicional, a pesquisa aposta na Inteligência Artificial (IA) como um mecanismo ágil para a triagem e direcionamento de pacientes.
“O celular permite uma detecção precoce e acessível da insuficiência respiratória”, explica o professor titular no Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e pesquisador responsável pelo projeto, Marcelo Finger. Segundo ele, o aplicativo é pensado para operar em diferentes contextos, inclusive em regiões remotas. “O sistema não realiza diagnóstico médico, mas fornece uma indicação que auxilia na triagem e no encaminhamento do paciente”.
Para que o celular consiga identificar sinais na voz que muitas vezes passam despercebidos, entra em cena o trabalho do chamado grupo de big data. Os modelos computacionais utilizados são baseados em aprendizado de máquina. “Como todo modelo de aprendizado de máquina, ele tem uma característica interessante: você não precisa programar o modelo para fazer uma tarefa; você apresenta dados para ele e ele se adapta mais ou menos automaticamente”, esclarece Arnaldo Candido Junior, professor da Universidade Estadual Paulista (UNESP) e integrante da equipe.
Essa autonomia da máquina exige um esforço técnico considerável para que o sistema funcione sem entraves no cotidiano. Segundo Candido Junior, existe um cuidado específico de engenharia no projeto: “nós temos um cuidado para que dentro do possível os modelos sejam leves, com menos processamento, justamente para rodarem em celulares, por exemplo”. Esse aspecto é complementado pelo professor de Ciência da Computação na UNESP, Marcelo Matheus Gauy, que reforça que, embora o treinamento da IA exija muito poder computacional, “a execução do modelo é rápida e pode rodar até em dispositivos simples”.
A união entre dados e a sensibilidade humana
O grande diferencial do SPIRA-BM reside no fato de a tecnologia não caminhar isolada. Para refinar os algoritmos de triagem, o pessoal da computação conta com o suporte do grupo de *small data*, composto por especialistas em linguagem. A professora associada da USP e pesquisadora em fonologia e prosódia, Flaviane Romani Fernandes Svartman, ressalta que o trabalho da linguística envolve observar parâmetros comparativos, como a pausa na fala.
Enquanto pacientes com COVID-19 apresentam resultados mais exacerbados, com pausas maiores e inseridas em locais que não coincidem com a gramática do português brasileiro , os aspectos da fala de pessoas com asma ficam em uma posição intermediária. Mapear essas sutilezas é fundamental para o desenvolvimento do software, mas a professora lembra do limite ético da ferramenta: “Sempre ressaltamos que o diagnóstico é feito pela equipe médica; a inteligência artificial entra como ferramenta de apoio nesse processo”.
Na outra ponta da pesquisa, o impacto clínico dessa triagem digital é o que move os profissionais da saúde. O professor titular da Faculdade de Medicina da USP (FMUSP) e docente nas áreas de Fisioterapia Respiratória e Fisiologia do Exercício, Celso Carvalho Fernandes de Carvalho, atua na coordenação da linha de pesquisa em asma grave. Para a fisioterapia e a rotina clínica, a ferramenta promete transformar o monitoramento de pacientes crônicos.
“Ainda não temos todos os resultados, mas a expectativa é conseguir predizer quando esses pacientes vão piorar, quando terão exacerbações”, aponta Carvalho. Se confirmada, essa predição será uma contribuição de impacto global. Em sua visão integrada com o objetivo final da pesquisa, ele resume a sinergia entre as áreas exatas e biológicas: “Apesar de não dominar todas as ferramentas tecnológicas, eu conheço profundamente os pacientes e acredito que temos muito a contribuir com essa população”.
