{"id":802,"date":"2026-04-10T19:14:32","date_gmt":"2026-04-10T22:14:32","guid":{"rendered":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/?p=802"},"modified":"2026-04-10T19:15:07","modified_gmt":"2026-04-10T22:15:07","slug":"resultados-de-pesquisa-do-spira-bm-sobre-deteccao-de-asma-por-audio-serao-apresentados-em-evento-internacional-em-salvador-ba","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/en\/2026\/04\/10\/resultados-de-pesquisa-do-spira-bm-sobre-deteccao-de-asma-por-audio-serao-apresentados-em-evento-internacional-em-salvador-ba\/","title":{"rendered":"Resultados de pesquisa do SPIRA-BM sobre detec\u00e7\u00e3o de asma por \u00e1udio ser\u00e3o apresentados em evento internacional em Salvador (BA)"},"content":{"rendered":"

Estudo ser\u00e1 apresentado na pr\u00f3xima semana no workshop Lang4Health, ligado \u00e0 International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Os resultados de parte das pesquisas do projeto SPIRA-BM, que utiliza intelig\u00eancia artificial para detectar diferentes condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias a partir da an\u00e1lise de voz e fala, ser\u00e3o apresentados no dia 13 de abril pelo pesquisador Marcelo Finger, no no workshop Lang4Health, ligado \u00e0 International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026)<\/strong>, que ocorrer\u00e1 em Salvador, Bahia.<\/em> O estudo, intitulado \u201cPretrained Neural Audio Models for Asthma Detection from Voice and Speech\u201d, re\u00fane evid\u00eancias de que grava\u00e7\u00f5es curtas feitas por celular podem ser utilizadas para identificar padr\u00f5es associados \u00e0 asma com alto n\u00edvel de precis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O trabalho \u00e9 assinado por Leticia Puttlitz Boll, Antonio Oss Boll, Yan Anderson Pires de Oliveira, Victor dos Santos Silva, Mariana Lopes Pestana, Celso Ricardo Fernandes de Carvalho, Marcelo Matheus Gauy e Marcelo Finger, que tamb\u00e9m ser\u00e1 respons\u00e1vel pela apresenta\u00e7\u00e3o. A pesquisa demonstra que modelos de intelig\u00eancia artificial previamente treinados em grandes bases de dados sonoros conseguem alcan\u00e7ar at\u00e9 85% de acur\u00e1cia na detec\u00e7\u00e3o da asma a partir de dados de voz e fala.<\/p>\n\n\n\n

Para isso, foram analisadas mais de mil grava\u00e7\u00f5es de \u00e1udio de adultos, incluindo registros de fala e de vogais sustentadas, coletados tanto em ambientes hospitalares quanto em dispositivos pessoais. As amostras t\u00eam dura\u00e7\u00e3o m\u00e9dia de 7,5 segundos e foram combinadas a dados cl\u00ednicos e demogr\u00e1ficos, como idade e sexo, permitindo uma an\u00e1lise mais abrangente do desempenho dos modelos.<\/p>\n\n\n\n

A metodologia envolveu o uso de redes neurais convolucionais pr\u00e9-treinadas, que passaram por ajustes para a tarefa espec\u00edfica de classifica\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. Os \u00e1udios foram processados, segmentados e transformados em espectrogramas, permitindo que os algoritmos identificassem padr\u00f5es relacionados \u00e0 respira\u00e7\u00e3o e \u00e0 produ\u00e7\u00e3o vocal. Os resultados indicam que a fala cont\u00ednua, como a leitura de frases, oferece melhor desempenho do que sons isolados, al\u00e9m de confirmar a vantagem do uso de modelos pr\u00e9-treinados em cen\u00e1rios com menor volume de dados.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise tamb\u00e9m apontou varia\u00e7\u00f5es de desempenho entre diferentes faixas et\u00e1rias, com melhores resultados em participantes mais velhos, enquanto n\u00e3o foram observadas diferen\u00e7as relevantes entre sexos, ainda que com limita\u00e7\u00f5es na distribui\u00e7\u00e3o da amostra.<\/p>\n\n\n\n

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O EVENTO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

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A PROPOR 2026 ser\u00e1 realizada entre os dias 13 e 16 de abril de 2026, em Salvador, reunindo pesquisadores de diferentes pa\u00edses para discutir avan\u00e7os em lingu\u00edstica computacional, intelig\u00eancia artificial e processamento de fala. Dentro dessa programa\u00e7\u00e3o, o Lang4Health ocorre no dia 13 de abril, abrindo a agenda de atividades com foco espec\u00edfico nas aplica\u00e7\u00f5es de tecnologias de linguagem na \u00e1rea da sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

A apresenta\u00e7\u00e3o do estudo ocorre no Lang4Health, evento sat\u00e9lite da confer\u00eancia, considerada a principal reuni\u00e3o internacional dedicada ao processamento computacional da l\u00edngua portuguesa. O workshop, intitulado The First Workshop on Language Technologies for Health (Lang4Health1)<\/em>, \u00e9 voltado ao desenvolvimento e \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o de tecnologias de linguagem natural no campo da sa\u00fade, refletindo o crescimento do uso dessas ferramentas em aplica\u00e7\u00f5es como an\u00e1lise de prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos, constru\u00e7\u00e3o de bases de dados cl\u00ednicos, desenvolvimento de modelos de linguagem especializados e sistemas automatizados, incluindo reconhecimento de entidades m\u00e9dicas e chatbots.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m de apresentar pesquisas recentes, o evento busca fomentar colabora\u00e7\u00f5es entre pesquisadores e profissionais, com foco em estudos voltados ao portugu\u00eas, ao galego e suas variantes. A iniciativa integra o projeto internacional AIM-Health, que re\u00fane institui\u00e7\u00f5es do Brasil e do Reino Unido, com financiamento da FAPESP e da UK Research and Innovation, voltado ao desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es em intelig\u00eancia artificial e processamento de linguagem para a sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

Ao ser apresentado nesse contexto, o estudo refor\u00e7a o potencial da voz como biomarcador para doen\u00e7as respirat\u00f3rias e evidencia a crescente aproxima\u00e7\u00e3o entre intelig\u00eancia artificial, linguagem e sa\u00fade. Ainda que apresente limita\u00e7\u00f5es, como o tamanho da base de dados e a an\u00e1lise restrita \u00e0 presen\u00e7a ou aus\u00eancia da doen\u00e7a, a pesquisa aponta para o desenvolvimento futuro de ferramentas digitais acess\u00edveis, capazes de ampliar o alcance da triagem m\u00e9dica e contribuir para o diagn\u00f3stico precoce.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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