Tecnologia brasileira usa análise facial com modelos multimodais para apoiar decisões médicas mais seguras e precisas
Por Paloma de Sá |GNEWSUSA
Uma inovação desenvolvida por pesquisadores brasileiros pode transformar o cuidado em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) neonatais. Utilizando inteligência artificial capaz de interpretar expressões faciais de recém-nascidos, a ferramenta promete identificar níveis de dor com mais objetividade, reduzindo a subjetividade nas avaliações clínicas e contribuindo para decisões médicas mais assertivas — um avanço crucial em um ambiente onde os pacientes não conseguem se comunicar.
Um bebê internado em UTI neonatal pode ser submetido a até 13 procedimentos dolorosos por dia, incluindo punções, inserção de cateteres, intubações e até cirurgias. Embora essenciais para a sobrevivência, essas intervenções trazem um desafio crítico: avaliar corretamente a dor em pacientes que não podem expressá-la verbalmente.
Foi nesse contexto que engenheiros do Centro Universitário FEI e médicos da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) desenvolveram uma ferramenta inovadora baseada em inteligência artificial. O sistema utiliza modelos multimodais — que combinam linguagem e visão computacional — para analisar imagens faciais dos bebês e interpretar sinais de desconforto ou dor com maior precisão.
De acordo com a neonatologista Ruth Guinsburg, coordenadora da UTI Neonatal do Hospital São Paulo, a avaliação da dor ainda depende, em grande parte, da observação humana. “Mesmo com escalas clínicas, a interpretação pode variar conforme o estado emocional de quem observa — seja médico, enfermeiro ou familiar”, explica. A IA, nesse cenário, surge como uma ferramenta de apoio para padronizar essas avaliações.
A pesquisa, financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), foi publicada na revista científica Pediatric Research e demonstrou que o modelo supera métodos tradicionais de deep learning na identificação de estados de dor e conforto em recém-nascidos.
Segundo o engenheiro Carlos Eduardo Thomaz, da FEI, a principal inovação está no uso de modelos pré-treinados em grandes volumes de dados, semelhantes aos utilizados em tecnologias como ChatGPT e Gemini. Isso elimina a necessidade de treinar sistemas específicos para cada tarefa, tornando a aplicação mais ágil e escalável no ambiente hospitalar.
Além de aumentar a precisão diagnóstica, a ferramenta pode ter impacto direto na qualidade de vida dos pacientes. Estudos já demonstram que a dor mal controlada em recém-nascidos pode gerar efeitos duradouros no desenvolvimento neurológico. Por outro lado, o uso excessivo de analgésicos também apresenta riscos.
“Nosso desafio é encontrar o equilíbrio: tratar a dor quando ela existe e evitar medicação desnecessária quando não há indicação”, destaca Guinsburg. Segundo ela, o cérebro em desenvolvimento é particularmente sensível tanto à dor quanto a intervenções farmacológicas inadequadas.
Historicamente, a compreensão sobre dor em bebês evoluiu significativamente. Até a década de 1990, acreditava-se que recém-nascidos não sentiam dor devido à imaturidade neurológica. Hoje, evidências científicas mostram justamente o contrário: essa imaturidade os torna ainda mais vulneráveis aos impactos negativos do sofrimento físico.
A expectativa dos pesquisadores é que, no futuro, a tecnologia funcione como um monitor contínuo de dor, integrado aos equipamentos já utilizados nas UTIs, como monitores cardíacos e respiratórios. O sistema poderia emitir alertas em tempo real, auxiliando equipes médicas a agir com maior rapidez e precisão.
Para o engenheiro Lucas Pereira Carlini, integrante do projeto, o impacto vai além dos números. “Cada ganho de precisão representa uma diferença real na vida de um bebê. Estamos falando de reduzir sofrimento em uma fase extremamente sensível”, afirma.
Combinando inovação tecnológica e sensibilidade clínica, a ferramenta representa um passo importante rumo a uma medicina mais precisa, humana e baseada em dados — especialmente para aqueles que ainda não têm voz.
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