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A ideia \u00e9 que, no futuro, metodologia possa integrar sistemas de telemedicina para monitorar de forma cont\u00ednua pacientes internados<\/p>\n
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Caracterizada pela baixa taxa de oxigena\u00e7\u00e3o do sangue, a insufici\u00eancia respirat\u00f3ria \u00e9 uma condi\u00e7\u00e3o que muitas vezes requer hospitaliza\u00e7\u00e3o e pode ter causas diversas, incluindo asma, doen\u00e7as card\u00edacas ou pulmonares e infec\u00e7\u00f5es virais. Com o objetivo de auxiliar na triagem de pacientes, pesquisadores brasileiros desenvolveram uma ferramenta baseada em intelig\u00eancia artificial (IA) capaz de detectar o problema por meio da an\u00e1lise de \u00e1udios de fala. A ideia \u00e9 que, no futuro, a metodologia possa integrar sistemas de telemedicina para monitorar de forma cont\u00ednua pessoas internadas.<\/p>\n
\u201cTais ferramentas permitiriam identificar a condi\u00e7\u00e3o em pacientes com Covid-19, por exemplo, por meio da verbaliza\u00e7\u00e3o de uma frase em um celular\u201d, explica o pesquisador Marcelo Matheus Gauy, bolsista Fapesp de p\u00f3s-doutorado no Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica da Universidade de S\u00e3o Paulo (IME-USP).<\/p>\n
A pesquisa foi supervisionada por Marcelo Finger, professor do Departamento de Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o da USP e coordenador do projeto Sistema de Detec\u00e7\u00e3o Precoce de Insufici\u00eancia Respirat\u00f3ria por meio de An\u00e1lise de \u00c1udio (Spira), que utiliza a intelig\u00eancia artificial para comparar \u00e1udios de pessoas e foi inicialmente desenhado para reconhecer automaticamente varia\u00e7\u00f5es na voz em pacientes com Covid-19 durante o auge da pandemia.<\/p>\n
Os resultados foram\u00a0publicados\u00a0como cap\u00edtulo\u00a0na publica\u00e7\u00e3o\u00a0Lecture Notes in Computer Science, resultante da 21\u00aa International Conference on Artificial Intelligence in Medicine<\/em> (Aime), realizada na Eslov\u00eania em 2023. Colaboraram pesquisadores da USP e da Universidade Estadual Paulista (Unesp) dos campi de Mar\u00edlia, S\u00e3o Jos\u00e9 do Rio Preto e S\u00e3o Paulo.<\/p>\n Coleta de dados<\/strong><\/p>\n O desenvolvimento da ferramenta come\u00e7ou pela coleta de dados de pessoas diagnosticadas com Covid-19 durante a primeira fase da pandemia. O grupo coletou vozes de aproximadamente 200 pacientes de dois hospitais parceiros do projeto, o Hospital das Cl\u00ednicas da Faculdade de Medicina e o Hospital Universit\u00e1rio (HU), ambos da USP. E treinou modelos modernos de IA que alcan\u00e7aram mais de 95% de acur\u00e1cia, mostrando a viabilidade do sistema naquele momento.<\/p>\n Tr\u00eas tipos de \u00e1udios foram analisados: uma frase que induz naturalmente a pausas, uma can\u00e7\u00e3o infantil com pausas predeterminadas e a vogal \u2018a\u2019 sustentada. Pausas em momentos n\u00e3o naturais permitiram a identifica\u00e7\u00e3o de um padr\u00e3o analisado por IA.<\/p>\n \u201cDurante o auge da pandemia realizamos coletas de \u00e1udio de pacientes que sofriam de insufici\u00eancia respirat\u00f3ria em hospitais. Coletamos tamb\u00e9m \u00e1udios de pessoas saud\u00e1veis [controle] por meio de um aplicativo na internet. Modelos de intelig\u00eancia artificial atingiram acur\u00e1cia da ordem de 95% na detec\u00e7\u00e3o de insufici\u00eancia respirat\u00f3ria, enquanto modelos que utilizam apenas as diferen\u00e7as nas estruturas de pausa nos \u00e1udios dos pacientes e controles atingiram ordem de 87% de acur\u00e1cia\u201d, detalha Gauy.<\/p>\n Numa segunda etapa, foram inclu\u00eddos dados de pessoas que desenvolveram insufici\u00eancia respirat\u00f3ria por causas diversas.<\/p>\n Um dos achados da sequ\u00eancia do estudo foi que, ao ampliar a coleta de \u00e1udios para al\u00e9m dos casos de Covid-19, foi preciso alterar a ferramenta, pois os resultados de acur\u00e1cia ficavam abaixo de 50%. Isso mostrou que os modelos treinados para Covid n\u00e3o se encaixam para outras causas, indicando que, no caso de coronav\u00edrus, h\u00e1 caracter\u00edsticas espec\u00edficas.<\/p>\n \u201cModelos de intelig\u00eancia artificial usados para essa tarefa precisam ser cuidadosamente treinados em uma base de dados robusta o suficiente para que as diferentes fontes de insufici\u00eancia respirat\u00f3ria n\u00e3o acabem enviesando o resultado\u201d, diz Gauy. Por outro lado, esses achados d\u00e3o esperan\u00e7a de que seja poss\u00edvel identificar, futuramente, n\u00e3o s\u00f3 a insufici\u00eancia respirat\u00f3ria por meio de \u00e1udio, mas tamb\u00e9m a sua causa.<\/p>\n Siga o canal \u201cGoverno de S\u00e3o Paulo\u201d no WhatsApp:
A ideia \u00e9 que, no futuro, metodologia possa integrar sistemas de telemedicina para monitorar de forma cont\u00ednua pacientes internados
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