No futuro, a metodologia integrará sistemas de telemedicina para monitorar continuamente pacientes internados, incluindo taxa de oxigenação e infecções virais, reduzindo hospitalizações.
A inteligência artificial tem revolucionado diversas áreas, desde a medicina até a indústria automobilística. Com sua capacidade de aprendizado e tomada de decisões automatizada, a inteligência artificial tem se mostrado uma ferramenta poderosa para otimizar processos e impulsionar a inovação.
Em um futuro próximo, a IA poderá auxiliar os médicos no diagnóstico de doenças complexas, permitindo um tratamento mais preciso e personalizado. Além disso, a inteligência artificial também pode ser utilizada para analisar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, contribuindo para avanços significativos em diversas áreas da ciência.
Desenvolvimento de ferramenta baseada em Inteligência Artificial para triagem de pacientes
Com o intuito de auxiliar na triagem de pacientes, um grupo de pesquisadores brasileiros criou uma ferramenta inovadora que se fundamenta em inteligência artificial (IA) para identificar problemas por meio da análise de áudios de fala. O objetivo principal é que, em um futuro próximo, essa metodologia possa ser integrada a sistemas de telemedicina para monitorar de maneira contínua indivíduos hospitalizados.
A ferramenta desenvolvida seria capaz de identificar condições em pacientes com COVID-19, utilizando a técnica de verbalização de uma frase em um dispositivo móvel, como explica o pesquisador , FAPESP de pós-doutorado no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).
Uso da Inteligência Artificial na análise de áudios de pacientes com COVID-19
O projeto, supervisionado por Marcelo Finger, professor do Departamento de Ciências da Computação da USP e coordenador do Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória por Análise de Áudio (), utiliza a inteligência artificial para comparar áudios de pessoas, sendo inicialmente pensado para reconhecer automaticamente variações vocais em pacientes com COVID-19 durante o pico da pandemia. Os resultados dessa pesquisa foram publicados como capítulo na renomada publicação Lecture Notes in Computer Science, proveniente da 21ª International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (Aime), realizada na Eslovênia em 2023.
Coleta de dados e treinamento de modelos de IA para detecção precoce
O estudo envolveu a colaboração de pesquisadores da USP e da Universidade Estadual Paulista (Unesp) dos campi de Marília, São José do Rio Preto e São Paulo. Inicialmente, os dados foram coletados de cerca de 200 pacientes diagnosticados com COVID-19 durante a primeira fase da pandemia, com a utilização de áudios provenientes de dois hospitais parceiros do projeto – o Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina e o Hospital Universitário (HU), ambos pertencentes à USP.
Análise de áudios e resultados obtidos através da inteligência artificial
O grupo se dedicou a analisar três tipos de áudios: uma frase com pausas naturais, uma canção infantil com pausas pré-determinadas e a vogal ‘a’ sustentada. A detecção de padrões mediante a presença de pausas em momentos não comuns permitiu a identificação de um modelo reconhecido pela IA. Durante a fase crítica da pandemia, foram realizadas coletas de áudio em pacientes hospitalizados com insuficiência respiratória, além de indivíduos saudáveis (grupo de controle) através de um aplicativo online.
Fonte: © CNN Brasil
