Pesquisa usa inteligência artificial para apoiar diagnóstico de variadas condições respiratórias

RELEASE

Projeto SPIRA-BM usa inteligência artificial para analisar características da voz e fala, como pausas e padrões variados, na identificação de insuficiência respiratória, efeitos do tabagismo e asma grave

Biomarcadores de áudio são características mensuráveis extraídas de sinais sonoros, como a fala, que podem ser associadas a condições clínicas. No caso da fala, esses biomarcadores são obtidos a partir da análise de características acústicas, como pausas, ritmo e padrões de fraseamento prosódico, analisadas por técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina no projeto SPIRA-BM: Biomarcadores para Condições Respiratórias em Dispositivos Móveis por Análise de Áudio com Inteligência Artificial.

No projeto, os biomarcadores de áudio são tratados como características mensuráveis extraídas de sinais de fala, obtidas por meio de processos de análise acústica e utilizadas em sistemas baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essas características são analisadas para identificar padrões associados a condições respiratórias e são empregadas em tarefas de classificação, estimativa e previsão de eventos.

A pesquisa se organiza em três frentes, voltadas à insuficiência respiratória, aos efeitos do tabagismo e à asma grave. Entre os exemplos previstos estão a classificação de vozes com insuficiência respiratória, a estimativa do nível de monóxido de carbono exalado por fumantes e a previsão da ocorrência de exacerbações de asma, a partir da análise de características extraídas do áudio.

Atualmente, essas frentes realizam a coleta de áudios de pacientes – em lugares como o HC USP – com diferentes condições respiratórias, cujos dados são utilizados na análise acústica e no treinamento de modelos de inteligência artificial. O projeto também prevê a aplicação dos resultados em ambiente clínico, em um processo de validação da ferramenta, articulando coleta de dados, análise acústica e aprendizado de máquina.

A proposta reúne pesquisadores de diferentes áreas, incluindo ciência da computação, engenharia de software, linguística, fonoaudiologia e fisioterapia, articulando conhecimentos sobre inteligência artificial, análise da fala e condições respiratórias. A pesquisa dá continuidade ao projeto SPIRA, desenvolvido durante a pandemia de COVID-19, que demonstrou a viabilidade da detecção de insuficiência respiratória por meio da análise de áudio captado em dispositivos móveis.

4. Estágio atual da pesquisa e aplicações práticas

O SPIRA-BM encontra-se atualmente em fase de desenvolvimento e validação dos modelos de análise acústica, com foco na detecção de biomarcadores de condições respiratórias a partir de áudios coletados por dispositivos móveis. Neste momento, estão sendo realizadas coletas de voz/fala em locais como o HC-USP.

Os áudios serão analisados em três linhas de pesquisa: asma grave, insuficiência respiratória e efeitos do tabagismo. As amostras de voz/fala são tratadas como dados em diferentes escalas analíticas, incluindo abordagens de small data e big data.

Entre as aplicações práticas em perspectiva, destacam-se:

apoio ao rastreamento e monitoramento de condições como asma grave e insuficiência respiratória;
possibilidade de triagem remota e não invasiva;
uso de inteligência artificial para análise em larga escala de dados de áudio;
potencial integração com sistemas de saúde digital e dispositivos móveis.

Materiais complementares

Seguem alguns links sobre a pesquisa:

Por Rafael Rangel Winch, jornalista científico do projeto SPIRA-BM
rangelrafael@usp.br, https://spira.ime.usp.br/, https://chamados.ime.usp.br/chamados/8808