Pesquisadores brasileiros desenvolvem ferramenta de inteligência artificial para detectar deficiências respiratórias por meio de áudio

Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) capaz de detectar insuficiências respiratórias por meio da análise de áudios de fala. Essa inovação tem o potencial de auxiliar na triagem de pacientes e integrar sistemas de telemedicina para monitorar continuamente pessoas internadas.

Uma pesquisa liderada por Marcelo Finger, professor do Departamento de Ciências da Computação da USP, resultou no projeto Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória por meio de Análise de Áudio (Spira). Essa ferramenta foi projetada inicialmente para refletir automaticamente sobre variações de voz em pacientes com COVID-19 durante o auge da pandemia.

Os resultados, publicados na Lecture Notes in Computer Science, resultados da 21ª International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (Aime), mostraram as previsões do sistema, que alcançaram mais de 95% de acurácia na detecção de insuficiência respiratória em pacientes com COVID-19 .

A coleta de dados envolveu áudios de aproximadamente 200 pacientes diagnosticados com COVID-19 durante a primeira fase da pandemia, além de indivíduos saudáveis. Os modelos de IA treinados mostraram resultados promissores, identificando padrões de insuficiências respiratórias com alta precisão.

No entanto, ao incluir dados de pessoas com insuficiência respiratória por causas diversas, os investigadores observaram a necessidade de ajustes na ferramenta, visto que os modelos treinados para COVID-19 não se adequavam a outras causas, evidenciando a importância de uma base de dados robusta e diversificada para o treinamento dos modelos de IA.

Apesar dos desafios, os resultados obtidos trazem esperança de que, no futuro, seja possível não apenas detectar a deficiência respiratória por meio de áudio, mas também identificar sua causa específica, contribuindo assim para uma abordagem mais precisa e eficaz no diagnóstico e tratamento dessa condição .