Busca por solução computacional capaz
de auxiliar no diagnóstico da covid-19 desafia grupo de pesquisadores da USP;
meta é criar ferramenta capaz de reconhecer automaticamente variações na voz de
quem fala português
O que sua voz pode dizer sobre sua
saúde? Médicos experientes são capazes de detectar inúmeros sinais de que um
paciente não está bem estabelecendo uma simples conversa, especialmente quando
uma síndrome respiratória, tal como a provocada pelo coronavírus, dificulta a
comunicação pela fala. E se conseguíssemos ensinar essa habilidade aos
computadores? Será que uma solução assim seria capaz de ajudar a reduzir a
intensa demanda por profissionais de saúde em um cenário de pandemia como o que
estamos enfrentando?
São perguntas como essas que desafiam
um grupo de pesquisadores da USP composto por especialistas de diversas áreas
do conhecimento como cientistas de computação, médicos e linguistas. À primeira
vista, a ideia pode parecer bastante simples, mas há muitas barreiras a serem
enfrentadas na criação de uma ferramenta capaz de reconhecer automaticamente
variações na voz de quem fala português, objetivo principal do projeto Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória
por meio de Análise de Áudio (SPIRA).
A iniciativa faz parte do escopo de
atividades que estão sendo desenvolvidas pelo Centro de Pesquisa em Engenharia em Inteligência Artificial do
Brasil. Com recursos da IBM, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de
São Paulo (FAPESP) e da USP, o Centro tem como sede principal o Centro de
Pesquisa e Inovação InovaUSP, localizado na Cidade Universitária, em São Paulo,
e um de seus principais núcleos é o Instituto de Ciências Matemáticas e de
Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.
Coral de vozes –
Para desenvolver a solução, inicialmente, os pesquisadores precisam ensinar o
computador a identificar quais características têm a voz de uma pessoa saudável
em contraposição ao que caracteriza a voz de alguém afetado por uma síndrome
respiratória. Tal como acontece na trajetória dos médicos, que aprendem a
identificar essas características a partir de suas experiências ao longo de
inúmeros atendimentos a diversos pacientes, o computador também precisa de uma
grande quantidade de dados para se tornar capaz de classificar adequadamente os
pacientes.
Nesse caso, os dados são compostos
por um verdadeiro coral de vozes e até você pode contribuir com a pesquisa
doando sua voz. Para isso, basta acessar este site: https://spira.ime.usp.br/coleta.
Mais de sete mil pessoas já acessaram a plataforma, gravaram três frases e
contribuíram com a pesquisa. A dificuldade está em coletar as vozes dos
pacientes diagnosticados com covid-19, explica o professor Marcelo Finger, do
Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP, coordenador do projeto:
“Para fazer a coleta das vozes dos pacientes, precisamos de profissionais da
área de saúde capacitados, treinados e que tenham autorização para transitar
pela enfermaria de um hospital que trata de pacientes infectados pelo novo
coronavírus. E sabemos que, desde o princípio da pandemia, esses profissionais
estão absolutamente sobrecarregados”.
Até o momento, os pesquisadores
conseguiram coletar vozes de aproximadamente 200 pacientes diagnosticados com
covid-19, que estão internados em dois hospitais parceiros do projeto, o
Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e o Hospital
Universitária da USP, ambos localizados na cidade de São Paulo. Para facilitar
a captação do áudio dos pacientes, o doutorando Murilo Gazzola, do Instituto de
Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveu
uma ferramenta para o aplicativo de mensagens WhatsApp. Assim, o profissional
de saúde pega o celular, clica no número correspondente à ferramenta, apresenta
as frases ao paciente e grava a voz de cada um por meio do próprio WhatsApp. Na
sequência, os áudios são enviados a uma base de dados que, automaticamente,
realiza uma primeira triagem e organiza o que foi coletado.
Excesso de sons –
“Quando analisamos a voz dos pacientes internados, descobrimos que havia
desafios adicionais a serem enfrentados”, revela a professora Sandra Aluísio,
que é orientadora de Murilo e coordena os esforços da equipe do ICMC no projeto
SPIRA. “No cenário da coleta, muitos pacientes são idosos e, normalmente, estão
sem os óculos. Eles não conseguem ler as frases propostas pelo estudo, que são
apresentadas no celular. Então, o profissional de saúde precisa ajudá-los,
soletrando as frases, o que faz com que essa outra voz também apareça nas gravações”,
acrescenta a pesquisadora.
Sandra explica que, se a voz do
profissional de saúde for mantida nas gravações, no momento em que os dados
forem utilizados para ensinar o computador, serão produzidos resultados
equivocados. Por exemplo, o computador passaria a interpretar que um fator
determinante para a doença é a existência de duas vozes distintas em um mesmo
áudio, pois a maioria dos áudios de pessoas infectadas terá mais de uma voz
presente. Se isso acontecesse, o sistema não teria aprendido a analisar
adequadamente as características que, de fato, diferenciam a voz de uma pessoa
saudável do som emitido por alguém acometido por uma síndrome respiratória.
“Remover manualmente a voz dos
médicos nas gravações é um trabalho muito demorado. Para agilizar essa etapa e
fazer a separação das vozes de forma automática, estamos criando uma ferramenta
de inteligência artificial, baseada em redes neurais artificiais”, acrescenta a
professora. É especificamente a esse desafio que está se dedicando Edresson
Casanova, outro doutorando do ICMC que participa do projeto e também é
orientado por Sandra.
“A análise do áudio bruto é muito
custosa e complexa, mesmo para as técnicas mais avançadas de inteligência
artificial, devido a um problema da computação chamado de maldição da
dimensionalidade dos dados. Então, em vez de treinar uma rede neural artificial
com os dados brutos de áudio, que possibilitariam uma taxa menor de sucesso,
tentamos usar alternativas baseadas em extrações de características e padrões
contidos nesses arquivos”, diz Edresson.
O caminho encontrado pelo doutorando
consistiu em, literalmente, tornar a voz visível para o computador (confira as
imagens). Assim, ele conseguiu empregar técnicas de visualização
computacional – que já foram amplamente testadas e estão disponíveis – para
separar as vozes. Depois, é só voltar a transformar a imagem (que agora
representa apenas uma voz) em áudio e pronto. Esse método de separação está,
atualmente, sendo testado a partir de um banco com mil horas de vozes em inglês,
que permitiu gerar vozes sobrepostas. “Ainda não há disponível uma base de fala
aberta tão grande para o português”, ressalta Sandra.
Ela diz ainda que há muitos ruídos
nas gravações dos pacientes hospitalizados, relacionados especialmente ao som
dos equipamentos que são utilizados no local. Por isso, a equipe está estudando
duas possíveis abordagens: filtrar o ruído das gravações usando técnicas de
inteligência artificial ou inserir esses mesmos ruídos nas gravações dos
participantes saudáveis. Adotar uma dessas medidas evitará, tal como no caso da
separação das vozes, que o sistema computacional realize uma interpretação
equivocada dos dados e considere o ruído como um fator determinante para
diagnosticar uma síndrome respiratória.
Conhecimento em construção –
“Esse é um projeto de pesquisa com risco porque pode não dar certo. De repente,
não vamos conseguir criar uma ferramenta que consiga identificar sinais de
insuficiência respiratória com uma precisão aceitável”, pondera o coordenador
do SPIRA. De qualquer forma, os pesquisadores sabem que as descobertas que
surgirem na jornada têm potencial para, futuramente, serem aplicadas em
inúmeros outros campos como, por exemplo, na criação de sistemas de
reconhecimento automático de voz para o português e no aprimoramento de
assistentes virtuais.
A equipe do projeto é coordenada
também por duas professoras da Faculdade de Medicina da USP – Anna Sara Levin
Shafferman e Ester Cerdeira Sabino – e conta, ainda, com a participação de mais
quatro pesquisadores: Arnaldo Cândido Júnior, da Universidade Tecnológica
Federal do Paraná; Flaviane Fernandes Svartman, da Faculdade de Filosofia,
Letras e Ciências Humanas da USP; Alfredo Goldman e Marcelo Gomes de Queiroz,
ambos do IME; além dos alunos de pós-graduação Augusto Cesar de Camargo, Pedro
Leyton Pereira, Renato Cordeiro e Thatiane Rosa, todos vinculados ao IME.
Os estudos realizados por esse grupo
multidisciplinar fazem parte de uma ampla área de pesquisa em inteligência
artificial que está em franca expansão no mundo: o processamento de linguagem
natural. “Estamos abrindo uma frente na pesquisa sobre o emprego da voz para
fazer diagnóstico de problemas variados. Inicialmente, estudamos a
insuficiência pulmonar por causa do contexto em que vivemos. Mas há outras doenças
que podem se manifestar pela voz como alterações nas pregas vocais, problemas
cardíacos, pressão alta e ataques de ansiedade”, explica Finger.
“Enfim, no momento, estamos
concentrados na detecção da síndrome respiratória, mas com o que a gente conseguir
aprender nesse contexto e com a identificação dos limites das técnicas de
inteligência artificial, será possível construir outras soluções”, reforça o
professor. Para ele, empreender um projeto da envergadura do SPIRA, que está na
fronteira do conhecimento, não seria possível se não houvesse a infraestrutura
de pesquisa existente nas três universidades públicas paulistas e na FAPESP.
Que essa infraestrutura possa sair fortalecida da pandemia e as vozes dos
pesquisadores sejam cada vez mais ouvidas.
Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC-USP
