Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma ferramenta que utiliza inteligência artificial (IA) para detectar insuficiência respiratória em pessoas através da análise de áudios de fala. O objetivo é auxiliar a triagem de pacientes com a enfermidade, que é caracterizada pela baixa taxa de oxigenação do sangue e que causa asma, doenças cardíacas ou pulmonares e infecções virais.
Inicialmente, a ferramenta foi desenhada para reconhecer variações na voz em pacientes com covid-19, durante o auge da pandemia.
“Tais ferramentas permitiriam identificar a condição em pacientes com covid-19, por exemplo, por meio da verbalização de uma frase em um celular”, disse o pesquisador Marcelo Matheus Gauy, bolsista da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) de pós-doutorado no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP).
“Durante o auge da pandemia realizamos coletas de áudio de pacientes que sofriam de insuficiência respiratória em hospitais. Coletamos também áudios de pessoas saudáveis [controle] por meio de um aplicativo na internet. Modelos de inteligência artificial atingiram acurácia da ordem de 95% na detecção de insuficiência respiratória, enquanto modelos que utilizam apenas as diferenças nas estruturas de pausa nos áudios dos pacientes e controles atingiram ordem de 87% de acurácia”, explicou Gauy.
Os resultados da pesquisa foram publicados como capítulo na publicação Lecture Notes in Computer Science, que foi resultado da 21ª Conferência Internacional de Inteligência Artificial na Medicina, realizada na Eslovênia, em 2023. O projeto contou com a colaboração de pesquisadores da USP e da Universidade Estadual Paulista (Inesp) dos campi de Marília, São José do Rio Preto e São Paulo.