{"id":853,"date":"2026-05-08T17:17:55","date_gmt":"2026-05-08T20:17:55","guid":{"rendered":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/?p=853"},"modified":"2026-05-17T15:07:20","modified_gmt":"2026-05-17T18:07:20","slug":"como-o-spira-bm-usa-celulares-para-investigar-diferentes-condicoes-respiratorios-na-voz-e-na-fala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/en\/2026\/05\/08\/como-o-spira-bm-usa-celulares-para-investigar-diferentes-condicoes-respiratorios-na-voz-e-na-fala\/","title":{"rendered":"Como o SPIRA-BM usa celulares para investigar diferentes condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rios na voz e na fala"},"content":{"rendered":"

Projeto SPIRA-BM re\u00fane pesquisadores de \u00e1reas como Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o, Lingu\u00edstica e Fonoaudiologia para desenvolver sistemas de intelig\u00eancia artificial capazes de analisar \u00e1udios relacionados a condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias, como asma grave, entre outras<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Celulares costumam ser associados \u00e0 comunica\u00e7\u00e3o cotidiana, redes sociais e aplicativos de mensagens. No entanto, no projeto tem\u00e1tico SPIRA-BM, esses dispositivos passaram a desempenhar tamb\u00e9m outra fun\u00e7\u00e3o: tornaram-se ferramentas de pesquisa cient\u00edfica voltadas \u00e0 investiga\u00e7\u00e3o de biomarcadores respirat\u00f3rios por meio da voz e da fala.<\/p>\n\n\n\n

A origem dessa estrat\u00e9gia est\u00e1 diretamente ligada ao contexto da pandemia. Em um per\u00edodo marcado pelo distanciamento social e pela press\u00e3o sobre os sistemas de sa\u00fade, pesquisadores da USP e da Unesp come\u00e7aram a buscar formas de realizar coletas de dados de maneira remota e acess\u00edvel. Parte dos participantes enviava grava\u00e7\u00f5es utilizando os pr\u00f3prios celulares, enquanto outros \u00e1udios eram coletados em ambientes hospitalares.<\/p>\n\n\n\n

Segundo Arnaldo Candido Junior<\/a>, pesquisador da \u00e1rea de Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Estadual Paulista (UNESP), uma das primeiras preocupa\u00e7\u00f5es do projeto foi justamente desenvolver um sistema capaz de organizar essas coletas. \u201cTemos um programa instalado em celulares para coletar \u00e1udios e enviar eles para uma base de dados\u201d, explica. Posteriormente, esses materiais passam por processamento computacional realizado por modelos de intelig\u00eancia artificial desenvolvidos especificamente para analisar padr\u00f5es presentes na voz e na fala.<\/p>\n\n\n\n

O funcionamento da pesquisa envolve duas dimens\u00f5es complementares. De um lado, existe o software respons\u00e1vel pela coleta dos \u00e1udios. De outro, os modelos de intelig\u00eancia artificial encarregados da an\u00e1lise posterior dos dados. \u201cS\u00e3o dois softwares diferentes que se relacionam: um para coletar e outro para detectar\u201d, afirma Arnaldo.<\/p>\n\n\n\n

Embora a ideia pare\u00e7a simples, a coleta dos dados envolve uma s\u00e9rie de cuidados metodol\u00f3gicos. Isso porque os modelos computacionais aprendem automaticamente a partir das informa\u00e7\u00f5es recebidas. Se os dados forem inconsistentes ou carregarem interfer\u00eancias inadequadas, a intelig\u00eancia artificial pode acabar aprendendo padr\u00f5es errados. Um dos desafios enfrentados pela equipe surgiu justamente da diversidade de ambientes de grava\u00e7\u00e3o. Como parte dos \u00e1udios vinha de hospitais, existia o risco de os modelos associarem sons hospitalares \u00e0 presen\u00e7a de uma condi\u00e7\u00e3o respirat\u00f3ria. \u201cChegamos a injetar ru\u00eddo dos hospitais nos \u00e1udios do grupo controle\u201d, relata Arnaldo. A estrat\u00e9gia buscava evitar que a intelig\u00eancia artificial aprendesse caracter\u00edsticas do ambiente em vez de aspectos relacionados \u00e0 voz e \u00e0 fala dos participantes.<\/p>\n\n\n\n

Marcelo Matheus Gauy<\/a>, pesquisador da \u00e1rea de Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Estadual Paulista (UNESP), explica que os modelos utilizados no projeto funcionam por meio de redes neurais artificiais. Diferentemente de sistemas tradicionais de programa\u00e7\u00e3o, esses modelos n\u00e3o recebem regras prontas sobre o que procurar nos \u00e1udios. \u201cEu n\u00e3o digo para o modelo exatamente o que procurar\u201d, afirma. Em vez disso, o sistema aprende automaticamente padr\u00f5es presentes nos dados. Segundo ele, o objetivo n\u00e3o \u00e9 analisar o conte\u00fado sem\u00e2ntico daquilo que est\u00e1 sendo dito, mas identificar caracter\u00edsticas ac\u00fasticas e respirat\u00f3rias associadas \u00e0s condi\u00e7\u00f5es investigadas. Entre os elementos observados est\u00e3o pausas, entona\u00e7\u00e3o, ritmo da fala e aspectos relacionados \u00e0 qualidade vocal.<\/p>\n\n\n\n

Para que essas informa\u00e7\u00f5es possam ser analisadas adequadamente, o processo de coleta precisa seguir protocolos espec\u00edficos. Larissa Cristina Berti, pesquisadora da \u00e1rea de Fonoaudiologia da Universidade Estadual Paulista (UNESP), explica que os pesquisadores realizaram treinamento rigoroso dos coletadores respons\u00e1veis pelas grava\u00e7\u00f5es. \u201cTreinamos os coletadores a orientar como fazer o paciente realizar uma vogal sustentada no momento da grava\u00e7\u00e3o, assim como qual seria a melhor dist\u00e2ncia para segurar o celular durante a coleta\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

As tarefas realizadas pelos participantes variam conforme os objetivos da pesquisa. Algumas envolvem a sustenta\u00e7\u00e3o prolongada de vogais; outras utilizam leitura de frases e produ\u00e7\u00e3o de parlendas memorizadas. Cada uma dessas atividades permite observar dimens\u00f5es diferentes da voz e da fala. \u201cNo caso da vogal sustentada, conseguimos extrair par\u00e2metros mais relacionados \u00e0 produ\u00e7\u00e3o da voz. J\u00e1 a leitura de frases envolve habilidades lingu\u00edsticas e padr\u00f5es de entona\u00e7\u00e3o\u201d, explica Larissa. Segundo ela, o conjunto dessas tarefas permite analisar tanto aspectos ac\u00fasticos quanto elementos ligados \u00e0 organiza\u00e7\u00e3o da fala.<\/p>\n\n\n\n

As parlendas se tornaram um dos aspectos mais curiosos da coleta realizada pelo projeto. Beatriz Raposo de Medeiros<\/a>, pesquisadora da \u00e1rea de Lingu\u00edstica da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), relata que sugeriu esse tipo de atividade ainda no in\u00edcio da pesquisa, buscando estimular formas de fala mais naturais. Uma das parlendas utilizadas foi \u201cBatatinha quando nasce\u201d. \u201cA parlenda ocupa um lugar intermedi\u00e1rio, pois \u00e9 memorizada, mas n\u00e3o depende da leitura\u201d, explica. Para a pesquisadora, isso ajuda a evitar interfer\u00eancias provocadas pela leitura escrita, preservando caracter\u00edsticas mais espont\u00e2neas da fala. Ao longo das primeiras grava\u00e7\u00f5es, surgiram situa\u00e7\u00f5es inesperadas. Algumas pessoas passaram a cantar m\u00fasicas ou recitar ora\u00e7\u00f5es durante as coletas. Embora isso tenha criado dificuldades de padroniza\u00e7\u00e3o, os pesquisadores tamb\u00e9m perceberam nessas situa\u00e7\u00f5es possibilidades importantes de an\u00e1lise da fala em contextos mais naturais.<\/p>\n\n\n\n

Flaviane Romani Fernandes Svartman<\/a>, pesquisadora da \u00e1rea de Lingu\u00edstica da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), destaca que um dos focos do projeto envolve justamente investigar como altera\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias aparecem na organiza\u00e7\u00e3o da fala. Entre os aspectos analisados est\u00e3o as pausas realizadas pelos participantes durante as grava\u00e7\u00f5es. Segundo ela, pacientes com insufici\u00eancia respirat\u00f3ria podem apresentar pausas em posi\u00e7\u00f5es diferentes daquelas normalmente esperadas na gram\u00e1tica pros\u00f3dica do portugu\u00eas brasileiro. \u201cOs lugares em que as pausas se inserem na fala de pacientes com COVID n\u00e3o coincidem com a gram\u00e1tica do portugu\u00eas brasileiro\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m do local das pausas, os pesquisadores observam tamb\u00e9m sua dura\u00e7\u00e3o e frequ\u00eancia. No caso da asma, por exemplo, os resultados aparecem de forma intermedi\u00e1ria em rela\u00e7\u00e3o ao grupo controle e aos pacientes com COVID-19. Essas diferen\u00e7as passam posteriormente a integrar os modelos computacionais respons\u00e1veis pela an\u00e1lise dos dados. Segundo Marcelo Gauy, um dos principais desafios da intelig\u00eancia artificial aplicada \u00e0 sa\u00fade est\u00e1 justamente em construir modelos capazes de continuar funcionando mesmo quando os dados mudam ao longo do tempo. Isso ocorreu durante a pr\u00f3pria pandemia, quando modelos treinados com dados do in\u00edcio da COVID-19 passaram a apresentar dificuldades de generaliza\u00e7\u00e3o no per\u00edodo p\u00f3s-vacina\u00e7\u00e3o. \u201cO principal desafio n\u00e3o \u00e9 executar o modelo, mas mant\u00ea-lo atualizado ao longo do tempo\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n

Apesar da sofistica\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica envolvida, os pesquisadores ressaltam que o objetivo da pesquisa n\u00e3o \u00e9 substituir profissionais de sa\u00fade. A proposta \u00e9 desenvolver ferramentas de apoio capazes de auxiliar triagens, monitoramentos e acompanhamentos cl\u00ednicos de maneira mais acess\u00edvel. Nesse contexto, os celulares aparecem como dispositivos estrat\u00e9gicos justamente por j\u00e1 fazerem parte do cotidiano de grande parte da popula\u00e7\u00e3o. A possibilidade de utilizar aparelhos comuns para coleta de dados relacionados \u00e0 voz e \u00e0 fala amplia as perspectivas de aplica\u00e7\u00e3o futura das tecnologias investigadas no SPIRA-BM.<\/p>\n\n\n\n

Entre os participantes do estudo, as experi\u00eancias individuais ajudam a evidenciar como a pesquisa dialoga com diferentes realidades de sa\u00fade e percep\u00e7\u00f5es sobre o uso da tecnologia. Edilene Aparecida Lima de Souza<\/a>, que convive com asma desde a inf\u00e2ncia, destaca a relev\u00e2ncia de iniciativas que buscam compreender a doen\u00e7a a partir de novas abordagens. Para ela, a possibilidade de investigar a voz e a fala como indicadores cl\u00ednicos representa um avan\u00e7o importante. \u201cEu considero extremamente importante termos uma pesquisa que explore a voz e a fala como indicadores da doen\u00e7a\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 Denise Rodrigues Bernardo,<\/a> que participou como integrante do grupo controle, ressalta o papel social da pesquisa mesmo entre pessoas que n\u00e3o possuem condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias diagnosticadas. \u201cMesmo n\u00e3o tendo a doen\u00e7a, \u00e9 fundamental apoiar iniciativas que visam ajudar na sa\u00fade da popula\u00e7\u00e3o brasileira\u201d, diz. Ela tamb\u00e9m demonstra otimismo em rela\u00e7\u00e3o ao uso da intelig\u00eancia artificial na \u00e1rea da sa\u00fade. \u201cVejo com bastante esperan\u00e7a o uso da intelig\u00eancia artificial como forma de ajudar pacientes com as mais diferentes condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias\u201d, completa.<\/p>\n\n\n\n

Mais do que desenvolver softwares espec\u00edficos, o projeto busca produzir conhecimento cient\u00edfico sobre as rela\u00e7\u00f5es entre respira\u00e7\u00e3o, linguagem e intelig\u00eancia artificial. Ao transformar celulares em ferramentas de pesquisa, os pesquisadores tamb\u00e9m evidenciam como tecnologias presentes na rotina das pessoas podem contribuir para novas formas de investiga\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

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