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| Um bebê internado em UTI neonatal pode ser submetido a até 13 procedimentos dolorosos por dia, como punções, inserção de cateteres, cirurgias e intubações imagem: Freestockcenter/Freepik) |
Ferramenta desenvolvida por pesquisadores da FEI e da Unifesp utiliza IA para interpretar expressões faciais de recém-nascidos com mais objetividade e precisão
Engenheiros do Centro
Universitário FEI e pediatras da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)
desenvolveram em parceria uma ferramenta de inteligência artificial capaz de
identificar o nível de dor de recém-nascidos internados em Unidades de
Terapia Intensiva (UTIs). A tecnologia usa modelos multimodais de
linguagem e visão (vision-language models), que integram imagens e
textos para interpretar expressões faciais dos bebês com mais precisão e menos
subjetividade.
“Como a dor é um fenômeno
subjetivo e o bebê ainda não consegue se comunicar verbalmente, ele depende
essencialmente da observação de terceiros. Em UTIs neonatais, utilizamos
escalas de dor, mas elas são muito subjetivas. As interpretações podem variar
conforme o estado emocional de quem o observa, já que um médico, um enfermeiro
ou uma mãe mais angustiada podem ter percepções diferentes. Nesse contexto, a
ferramenta de inteligência artificial pode ajudar a reduzir essa subjetividade
e apoiar a tomada de decisões clínicas", afirma Ruth Guinsburg,
professora de pediatria neonatal da Unifesp e coordenadora-geral da UTI
Neonatal do Hospital São Paulo.
A pesquisa, financiada pela FAPESP, foi publicada na
revista Pediatric Research e demonstrou que o sistema de
inteligência artificial supera técnicas tradicionais de deep learning na
identificação de estados de dor e conforto. Além disso, o modelo não precisa
ser treinado separadamente para cada tarefa, o que amplia sua aplicabilidade
clínica.
“Até pouco tempo atrás, se
utilizavam modelos clássicos de machine learning que exigiam
um banco de dados enorme e específico para cada tarefa, além da necessidade de
um pré-processamento complexo das imagens. Com a chegada dos modelos de
linguagem multimodais, como ChatGPT e Gemini, por exemplo, tornou-se possível
utilizar modelos pré-treinados em uma imensidão de dados da internet para
resolver tarefas médicas específicas com maior rapidez”, explica Carlos Eduardo Thomaz, professor da FEI.
Segundo Guinsburg, um bebê
internado em uma UTI neonatal pode ser submetido a até 13 procedimentos
dolorosos por dia, como punções, inserção de cateteres, cirurgias e intubações.
“Essas intervenções são vitais, mas causam dor. Por isso, é essencial
equilibrar necessidade clínica e sofrimento, já que a dor mal gerenciada pode
deixar sequelas duradouras”, ressalta.
Ela conta que até os anos 1990
acreditava-se que recém-nascidos não sentiam dor por serem neurologicamente
imaturos. “Hoje se sabe o exato oposto: por serem imaturos neurologicamente,
eles são ainda mais vulneráveis aos efeitos adversos dos estímulos dolorosos”,
diz.
Por isso, os pesquisadores
acreditam que a ferramenta de IA pode ser uma aliada para transformar sinais
subjetivos em parâmetros objetivos, funcionando como um “fiel da balança” na
avaliação clínica.
A expectativa é que, no futuro,
a ferramenta poderá emitir alertas em tempo real, atuando como um monitor de
dor ao lado dos dispositivos cardíacos e respiratórios. E também poderia apoiar
prescrições mais seguras de analgésicos.
“No cérebro em desenvolvimento,
tanto a dor não tratada quanto o excesso de medicação podem ser neurotóxicos. O
desafio é acertar o alvo: tratar quando há dor e suspender quando ela cessa”,
ressalta Guinsburg.
Para o engenheiro Lucas Pereira
Carlini, integrante da equipe, o impacto da IA vai além da performance técnica.
“Buscamos sempre mais precisão, mas é importante lembrar: o que cada ponto
percentual de acerto representa para um bebê?”, conclui.
O artigo Is this
neonate feeling pain? Leveraging clinical knowledge towards high-precision
Large Language Model-based neonatal pain assessment pode ser lido
em: nature.com/articles/s41390-025-04669-8.
Maria Fernanda Ziegler
Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-identifica-dor-em-bebes-e-pode-auxiliar-decisoes-medicas-em-uti-neonatal/57430
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