O desafio é antigo: como saber se um bebê está com dor, já que ele ainda não consegue falar? Hoje, essa avaliação é feita com base em sinais físicos e na experiência dos profissionais de saúde.
A nova ferramenta usa imagens e dados do próprio bebê para tentar tornar essa análise mais precisa. A ideia é complementar o que já é feito nos hospitais, com mais informações para ajudar na decisão médica.
Atualmente, a dor em recém-nascidos é avaliada por meio de uma escala internacional chamada NFCS. Ela se baseia, principalmente, nas expressões faciais do bebê.
Os profissionais observam sinais como:
Boca muito aberta ou tensa Queixo tremendo Testa franzida Língua para fora Além disso, também entram na conta dados como batimentos cardíacos, temperatura e pressão arterial. Normalmente, dois profissionais analisam tudo isso antes de decidir o que fazer.
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A principal dificuldade está no fato de que o bebê não consegue explicar o que está sentindo. Isso torna o processo mais limitado.
A professora Ruth Guinsburg, da Universidade Federal de São Paulo, explica que a dor costuma ser definida a partir do que a pessoa consegue descrever.
“Quando a gente fala de dor, geralmente está falando de algo que pode ser dito. No caso do recém-nascido, isso não acontece”, disse ao G1.
Essa dúvida também é comum entre familiares. Mães e pais muitas vezes não sabem se o bebê está confortável ou com algum incômodo, principalmente em situações mais delicadas, como em casos de prematuridade.
O que a inteligência artificial faz
O projeto começou em 2015, com uma parceria entre a Universidade Federal de São Paulo e a FEI, em São Bernardo do Campo.
Durante quase dois anos, câmeras foram colocadas nas incubadoras para registrar o rosto dos bebês ao longo do tratamento. Ao todo, foram cerca de 300 horas de gravação.
Esse material virou um banco de dados usado para treinar um sistema de inteligência artificial. O objetivo é fazer com que o programa reconheça padrões que indicam dor.
Como o sistema analisa os sinais
O programa foi treinado para observar partes específicas do rosto, como a boca e a região ao redor do nariz. A partir disso, ele calcula se há sinais de dor.
Segundo o pesquisador Lucas Pereira Carlini, da FEI, o sistema aprende a identificar esses padrões com base nas imagens analisadas.
Além disso, ele gera gráficos que mostram quais partes do rosto foram mais importantes para chegar à conclusão. Em alguns casos, por exemplo, a movimentação da boca tem mais peso na análise.
Esse tipo de visualização ajuda os profissionais a entender como o sistema chegou ao resultado.
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