Resumo objetivo: Pesquisadores da FEI e da Unifesp desenvolveram uma ferramenta de IA multimodal para identificar o nível de dor em recém-nascidos internados em UTIs, com o objetivo de reduzir a subjetividade das avaliações manuais. O sistema supera técnicas tradicionais de deep learning e não requer treinamento específico para cada tarefa, ampliando sua aplicabilidade clínica. A expectativa é que, no futuro, a ferramenta funcione como um monitor de dor em tempo real, auxiliando na prescrição mais precisa de analgésicos e no equilíbrio entre a necessidade clínica e o sofrimento do paciente.
Principais tópicos abordados:
1. Desenvolvimento da ferramenta: Criação de um sistema de IA multimodal (visão e linguagem) para avaliação objetiva da dor neonatal.
2. Problema clínico: A subjetividade e variabilidade das escalas de dor manuais usadas em UTIs neonatais.
3. Vantagens técnicas: A IA supera métodos tradicionais, utiliza modelos pré-treinados e tem ampla aplicabilidade.
4. Impacto e importância: A dor mal gerenciada pode causar sequelas, e a ferramenta busca equilibrar intervenções necessárias com alívio do sofrimento.
5. Futuras aplicações: Uso como monitor em tempo real e suporte para prescrição mais segura de analgésicos.
Engenheiros do Centro Universitário FEI e pediatras da Unifesp ( Universidade Federal de São Paulo) desenvolveram em parceria uma ferramenta de IA (inteligência artificial) capaz de identificar o nÃvel de dor de recém-nascidos internados em UTIs (Unidades de Terapia Intensiva). A tecnologia usa 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. Em UTIs neonatais, utilizamos escalas de dor, mas elas são muito subjetivas", afirma Ruth Guinsburg, professora de pediatria neonatal da Unifesp e coordenadora-geral da UTI Neonatal do Hospital São Paulo.
"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 IA pode ajudar a reduzir essa subjetividade e apoiar a tomada de decisões clÃnicas", completa a professora.
A pesquisa foi publicada na revista Pediatric Research e demonstrou que o sistema de IA 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 clÃnica.
"Até pouco tempo atrás, se utilizavam modelos clássicos de "machine learning" que exigiam um banco de dados enorme e especÃfico 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 possÃvel utilizar modelos pré-treinados em uma imensidão de dados da internet para resolver tarefas médicas especÃficas 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 clÃnica e sofrimento, já que a dor mal gerenciada pode deixar sequelas duradouras", afirma.
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 estÃmulos 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 clÃnica.
A expectativa é que, no futuro, a ferramenta poderá emitir alertas em tempo real, atuando como um monitor de dor ao lado dos dispositivos cardÃacos 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.
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