{"id":914,"date":"2026-06-18T18:27:43","date_gmt":"2026-06-18T21:27:43","guid":{"rendered":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/?p=914"},"modified":"2026-06-18T18:29:34","modified_gmt":"2026-06-18T21:29:34","slug":"a-voz-que-denuncia-o-cigarro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spira.ime.usp.br\/en\/2026\/06\/18\/a-voz-que-denuncia-o-cigarro\/","title":{"rendered":"A voz que denuncia o cigarro: como transformar o celular numa ferramenta contra o tabagismo"},"content":{"rendered":"

Como pesquisadores do SPIRA-BM est\u00e3o tentando detectar os efeitos do tabagismo \u2014 e prever riscos \u2014 a partir de alguns segundos de \u00e1udio captado por celular<\/em><\/p>\n\n\n\n

Falar uma frase curta em voz alta. Sustentar uma vogal. Recitar uma parlenda de inf\u00e2ncia. S\u00e3o tarefas simples, que qualquer pessoa faz em menos de dois minutos. Mas, para um grupo de pesquisadores espalhados por diferentes universidades do estado de S\u00e3o Paulo, esses segundos de \u00e1udio carregam informa\u00e7\u00f5es que o ouvido humano n\u00e3o consegue detectar \u2014 e que algoritmos de intelig\u00eancia artificial podem aprender a decifrar.<\/p>\n\n\n\n

O projeto SPIRA-BM \u2014 acr\u00f4nimo para Biomarcadores para condi\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias em dispositivos m\u00f3veis por an\u00e1lise de \u00e1udio com intelig\u00eancia artificial<\/em> \u2014 nasceu em plena pandemia de COVID-19, como uma tentativa de detectar insufici\u00eancia respirat\u00f3ria pela voz de pacientes hospitalizados. Deu certo: os modelos desenvolvidos pelo grupo chegaram a mais de 95% de acur\u00e1cia na identifica\u00e7\u00e3o de pacientes com comprometimento respirat\u00f3rio grave. O sucesso abriu caminho para uma pergunta mais ambiciosa: se a voz revela tanto sobre os pulm\u00f5es de quem est\u00e1 doente, o que ela diz sobre os pulm\u00f5es de quem fuma?<\/p>\n\n\n\n

Essa \u00e9 a aposta da linha de pesquisa sobre efeitos do tabagismo dentro do SPIRA-BM, uma das tr\u00eas frentes do projeto tem\u00e1tico financiado pela FAPESP. O objetivo \u00e9 desenvolver modelos capazes n\u00e3o apenas de identificar fumantes pela voz, mas de estimar um marcador qu\u00edmico concreto: o n\u00edvel de mon\u00f3xido de carbono exalado, conhecido como COex \u2014 um indicador direto da exposi\u00e7\u00e3o recente ao cigarro, utilizado em cl\u00ednicas de cessa\u00e7\u00e3o do tabagismo.<\/p>\n\n\n\n

O que o cigarro faz com a voz<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O tabagismo afeta o aparelho respirat\u00f3rio de formas diversas e progressivas. A fuma\u00e7a do cigarro irrita e inflama as mucosas das vias a\u00e9reas, altera a vibra\u00e7\u00e3o das pregas vocais, modifica o padr\u00e3o de respira\u00e7\u00e3o e, com o tempo, provoca doen\u00e7as como a doen\u00e7a pulmonar obstrutiva cr\u00f4nica (DPOC) \u2014 condi\u00e7\u00e3o que tamb\u00e9m integra o escopo de investiga\u00e7\u00e3o do SPIRA-BM. Essas mudan\u00e7as deixam rastros ac\u00fasticos. Altera\u00e7\u00f5es na frequ\u00eancia fundamental da voz, no grau de soprosidade, na forma como as pausas se distribuem na fala, na estabilidade da vibra\u00e7\u00e3o das pregas vocais \u2014 todos esses par\u00e2metros podem ser extra\u00eddos de um arquivo de \u00e1udio e analisados por algoritmos. A hip\u00f3tese central da linha de tabagismo \u00e9 que esses rastros formam um padr\u00e3o reconhec\u00edvel o suficiente para que uma rede neural aprenda a identific\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n

O que o cigarro faz com a voz<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O tabagismo afeta o aparelho respirat\u00f3rio de formas diversas e progressivas. A fuma\u00e7a do cigarro irrita e inflama as mucosas das vias a\u00e9reas, altera a vibra\u00e7\u00e3o das pregas vocais, modifica o padr\u00e3o de respira\u00e7\u00e3o e, com o tempo, provoca doen\u00e7as como a doen\u00e7a pulmonar obstrutiva cr\u00f4nica (DPOC) \u2014 condi\u00e7\u00e3o que tamb\u00e9m integra o escopo de investiga\u00e7\u00e3o do SPIRA-BM.<\/p>\n\n\n\n

Essas mudan\u00e7as deixam rastros ac\u00fasticos. Altera\u00e7\u00f5es na frequ\u00eancia fundamental da voz, no grau de soprosidade, na forma como as pausas se distribuem na fala, na estabilidade da vibra\u00e7\u00e3o das pregas vocais \u2014 todos esses par\u00e2metros podem ser extra\u00eddos de um arquivo de \u00e1udio e analisados por algoritmos. A hip\u00f3tese central da linha de tabagismo \u00e9 que esses rastros formam um padr\u00e3o reconhec\u00edvel o suficiente para que uma rede neural aprenda a identific\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n

O desafio de medir o invis\u00edvel pela voz<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Estimar o n\u00edvel de mon\u00f3xido de carbono exalado a partir do \u00e1udio \u00e9 uma das metas mais ousadas do projeto \u2014 e tamb\u00e9m uma das mais tecnicamente desafiadoras. O COex \u00e9 medido clinicamente por um aparelho chamado coox\u00edmetro, que o paciente sopra diretamente. Inferir esse valor a partir da fala exige que os modelos de IA encontrem uma correla\u00e7\u00e3o entre caracter\u00edsticas ac\u00fasticas e uma vari\u00e1vel bioqu\u00edmica \u2014 sem nenhum contato f\u00edsico com o paciente.<\/p>\n\n\n\n

“A ideia n\u00e3o \u00e9 fazer diagn\u00f3stico autom\u00e1tico, mas auxiliar a triagem”, resume Gauy, descrevendo a filosofia geral do projeto. No contexto do tabagismo, isso poderia significar, por exemplo, uma ferramenta de triagem em postos de sa\u00fade que identificasse fumantes pesados e os encaminhasse para programas de cessa\u00e7\u00e3o \u2014 antes mesmo de qualquer sintoma cl\u00ednico evidente.<\/p>\n\n\n\n

Para chegar l\u00e1, os pesquisadores precisam de algo que o projeto conhece bem: dados. Muitos dados. “O projeto \u00e9 absolutamente dependente de dados, que s\u00e3o coletados em hospitais, e isso envolve um processo longo de autoriza\u00e7\u00f5es”, explica o professor Marcelo Finger, do Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica da USP e coordenador geral do SPIRA-BM. No caso do tabagismo, a coleta envolve recrutar fumantes em diferentes est\u00e1gios \u2014 com hist\u00f3rico variado de ma\u00e7os por ano, em diferentes fases de cessa\u00e7\u00e3o ou ainda ativos \u2014 para que os modelos aprendam a distinguir padr\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

IA que aprende \u2014 e que pode errar<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um dos aprendizados mais importantes do SPIRA-BM at\u00e9 agora \u00e9 que modelos de intelig\u00eancia artificial precisam ser constantemente reavaliados. Gauy descreve um problema que o grupo enfrentou com os modelos de COVID: quando os dados mudaram \u2014 com a chegada das variantes e da vacina\u00e7\u00e3o \u2014 os algoritmos treinados na primeira onda deixaram de funcionar bem.<\/p>\n\n\n\n

“Os modelos anteriores n\u00e3o generalizavam bem”, conta. “Isso levantou um problema central: como construir modelos que funcionem mesmo quando o contexto dos dados muda ao longo do tempo.” Para o tabagismo, esse desafio se apresenta de outra forma: a voz de um fumante muda gradualmente, e os modelos precisam ser sens\u00edveis o suficiente para capturar essas mudan\u00e7as incrementais \u2014 sem confundi-las com varia\u00e7\u00f5es naturais da fala, como cansa\u00e7o, resfriado ou simplesmente o humor do dia.<\/p>\n\n\n\n

Uma das estrat\u00e9gias que o grupo est\u00e1 explorando \u00e9 incorporar conhecimento lingu\u00edstico e fonoaudiol\u00f3gico diretamente nos modelos, em vez de deixar a IA aprender tudo do zero. “Identificar pausas na fala e usar isso como entrada para o modelo ajuda na generaliza\u00e7\u00e3o mesmo com poucos dados”, explica Gauy. Para o tabagismo, par\u00e2metros como padr\u00e3o respirat\u00f3rio durante a fala, controle da expira\u00e7\u00e3o e estabilidade vocal s\u00e3o candidatos naturais a esse tipo de conhecimento estruturado.<\/p>\n\n\n\n

O celular como laborat\u00f3rio port\u00e1til<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O que distingue o SPIRA-BM de outros projetos de biomarcadores vocais \u00e9 a \u00eanfase no celular como plataforma. N\u00e3o um equipamento hospitalar sofisticado, n\u00e3o um microfone de est\u00fadio \u2014 um smartphone comum, daqueles que 85% dos brasileiros adultos j\u00e1 carregam no bolso.<\/p>\n\n\n\n

“O celular permite uma detec\u00e7\u00e3o precoce e acess\u00edvel”, diz Finger. “Trata-se de uma ferramenta ub\u00edqua, capaz de operar em diferentes contextos e locais, inclusive em regi\u00f5es remotas.” Para o tabagismo \u2014 uma condi\u00e7\u00e3o que mata cerca de 160 mil brasileiros por ano, segundo o Instituto Nacional de C\u00e2ncer \u2014, uma ferramenta assim poderia alcan\u00e7ar popula\u00e7\u00f5es que raramente t\u00eam acesso a especialistas pulmonares ou a programas estruturados de cessa\u00e7\u00e3o. Os modelos desenvolvidos pelo grupo s\u00e3o projetados para serem leves o suficiente para rodar em dispositivos com capacidade computacional limitada. “O principal desafio n\u00e3o \u00e9 executar o modelo, mas mant\u00ea-lo atualizado ao longo do tempo”, pondera Gauy \u2014 uma quest\u00e3o de infraestrutura e sustentabilidade que o projeto tamb\u00e9m precisa resolver antes de qualquer aplica\u00e7\u00e3o em larga escala.<\/p>\n\n\n\n

Entre as pesquisadoras \u00e0 frente da linha de tabagismo est\u00e1 Jaqueline Ribeiro Scholz, Pesquisadora Associada no SPIRA-BM, que conduz coletas de vozes de pacientes no Instituto do Cora\u00e7\u00e3o (InCor), uma das principais institui\u00e7\u00f5es parceiras do projeto. \u00c9 parte do time que recruta e registra as falas de fumantes que alimentam os modelos de intelig\u00eancia artificial com dados reais. Em breve, o site do SPIRA-BM traz uma entrevista exclusiva com Jaqueline, detalhando sua atua\u00e7\u00e3o na pesquisa e os achados mais recentes dessa linha.<\/p>\n\n\n\n

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