Uma parceria entre engenheiros do Centro Universitário FEI e pediatras da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) resultou no desenvolvimento de uma ferramenta de inteligência artificial capaz de identificar o nível de dor de recém-nascidos internados em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). A tecnologia utiliza modelos multimodais de linguagem e visão, 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, explica Ruth Guinsburg, professora de pediatria neonatal da Unifesp e coordenadora-geral da UTI Neonatal do Hospital São Paulo. 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.
A pesquisa, financiada pela FAPESP e publicada na revista Pediatric Research, 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, explica Carlos Eduardo Thomaz, professor da FEI. 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.
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.
