Pesquisadores da Unifesp e da FEI criaram uma inteligência artificial que identifica o nível de dor de recém-nascidos internados em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). A tecnologia analisa imagens e a linguagem corporal das crianças para interpretar as expressões faciais com precisão.
O método tradicional de avaliação exige que os profissionais de saúde observem os sinais do bebê usando escalas médicas. A professora de pediatria neonatal da Unifesp e coordenadora da UTI Neonatal do Hospital São Paulo, Ruth Guinsburg, destaca o cenário enfrentado pelas equipes.
“Como a dor é um fenômeno subjetivo e o bebê ainda não consegue se comunicar verbalmente, ele depende essencialmente da observação de terceiros”
A percepção humana pode variar bastante entre os médicos e os familiares por causa do estado emocional de quem observa. A nova ferramenta chega para diminuir essa variação e oferecer um apoio mais seguro na hora de decidir o tratamento.
Como a ferramenta funciona na prática
- Analisa imagens e expressões faciais em tempo real
- Aproveita modelos prontos parecidos com o ChatGPT e o Gemini
- Dispensa a necessidade de adaptar o sistema para cada bebê
- Reduz a influência do estado emocional de quem avalia o paciente
Até os anos 1990, a medicina acreditava que os bebês não sentiam dor por causa do baixo desenvolvimento neurológico. A pesquisadora Ruth Guinsburg aponta a mudança de visão da ciência sobre o tema ao longo dos anos.
“Hoje se sabe o exato oposto: por serem imaturos neurologicamente, eles são ainda mais vulneráveis aos efeitos adversos dos estímulos dolorosos”
A falta de tratamento para a dor e o uso exagerado de remédios podem causar efeitos tóxicos no cérebro em formação da criança. O grande desafio médico é achar o equilíbrio para dar a medicação apenas enquanto a dor estiver presente.
O sistema supera as técnicas antigas e não precisa passar por adaptação para cada paciente novo. O professor da FEI, Carlos Eduardo Thomaz, detalha a base técnica do projeto.
“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”
O projeto financiado pela Fapesp continua em desenvolvimento para buscar uma precisão ainda maior nos diagnósticos. Qualquer pequena melhora na tecnologia já garante um impacto direto no bem-estar dos recém-nascidos durante a internação.
