Um estudo colaborativo entre a Unifesp e a FEI, com apoio da FAPESP, resultou em uma inovação tecnológica vital: uma Inteligência Artificial capaz de detectar e medir níveis de dor em bebês internados. Ao cruzar dados de imagem e linguagem, o sistema interpreta expressões faciais com alta precisão, combatendo a subjetividade que costuma marcar esses diagnósticos.
O fim da subjetividade no diagnóstico
A dor em bebês é um desafio clínico, pois, sem a fala, eles dependem totalmente da percepção de terceiros. Atualmente, as equipes médicas utilizam escalas de observação que podem variar conforme o estado emocional do profissional ou familiar.
“A dor é um fenômeno subjetivo. O bebê depende essencialmente da observação de terceiros”, explica a Dra. Ruth Guinsburg, professora da Unifesp e coautora do estudo.
Nesse cenário, a IA atua como um suporte decisivo, oferecendo uma análise padronizada para auxiliar a tomada de decisão médica.
Imagem: Pés de um bebê recém-nascido. Créditos: estherca/Shutterstock
Destaques da Tecnologia (Para quem tem pressa):
- Inovação: IA desenvolvida pela FEI e UNIFESP identifica níveis de dor em recém-nascidos na UTI.
- Multimodalidade: O sistema analisa simultaneamente expressões faciais e dados de linguagem.
- Eficiência: Utiliza modelos “pré-treinados” (semelhantes ao ChatGPT e Gemini), o que dispensa adaptações manuais para cada novo paciente.
- Impacto: Permite tratamentos mais assertivos e reduz o risco de sequelas a longo prazo.
Evolução Histórica e Equilíbrio Clínico
A pesquisa também ressalta uma mudança drástica de paradigma na medicina. Até a década de 1990, acreditava-se erroneamente que bebês não sentiam dor por imaturidade neurológica. Hoje, sabe-se que o oposto é verdadeiro: a fragilidade do sistema nervoso os torna ainda mais vulneráveis a estímulos dolorosos.
O grande desafio clínico que a IA ajuda a resolver é o equilíbrio terapêutico:
- Evitar a dor não tratada: Que pode causar danos ao desenvolvimento cerebral.
- Evitar a medicação excessiva: Que pode ter efeitos neurotóxicos em cérebros em formação.
Médico analisando dados clínicos de um paciente com inteligência artificial (Imagem: raker/Shutterstock)
Próximos Passos
Embora a ferramenta ainda esteja em fase de aperfeiçoamento, os resultados já superam técnicas tradicionais de monitoramento. Segundo o professor Carlos Eduardo Thomaz (FEI), a utilização de modelos de linguagem multimodais permite resolver tarefas médicas complexas com rapidez inédita. O foco agora é atingir o máximo de precisão, pois cada pequena melhoria tecnológica reflete diretamente no bem-estar e na recuperação dos pequenos pacientes.
