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Médicos da Unifesp e engenheiros brasileiros da FEI desenvolveram inteligência artificial que analisa expressões faciais de recém-nascidos em UTIs neonatais para detectar dor, modelo pioneiro testado no Hospital São Paulo e publicado em revista científica internacional que pode transformar o cuidado com bebês prematuros.
Pesquisadores brasileiros da Unifesp e da Faculdade de Engenharia Industrial (FEI), em São Bernardo do Campo, no ABC paulista, uniram conhecimentos de medicina neonatal e engenharia para criar um sistema de inteligência artificial capaz de identificar se recém-nascidos estão com dor apenas pela análise das suas expressões faciais. O projeto nasceu em 2015, quando câmeras foram instaladas sobre incubadoras no setor neonatal do Hospital São Paulo para registrar os rostos dos bebês durante o tratamento, e após quase dois anos de captação as aproximadamente trezentas horas de material gravado foram processadas por um modelo computacional que aprendeu a reconhecer os sinais de sofrimento que o olho humano nem sempre consegue captar com a mesma rapidez. O estudo foi publicado em uma das mais relevantes revistas científicas internacionais da área.
O problema que os brasileiros enfrentaram é fundamental na neonatologia. Dor é definida como experiência verbal: normalmente se pergunta ao paciente o que está sentindo, que tipo de desconforto tem e qual a intensidade. Mas um recém-nascido não possui essa capacidade, e identificar se ele sofre e quanto sofre depende da interpretação de sinais indiretos. Ruth Guinsburg, docente de neonatologia na Unifesp e responsável pelo setor neonatal do hospital universitário, resume o desafio ao explicar que num bebê que ainda não verbaliza é extremamente difícil determinar a intensidade e a natureza do desconforto.
Como os brasileiros ensinaram uma máquina a reconhecer dor em bebês
O método utilizado mundialmente para avaliar desconforto em recém-nascidos é a escala NFCS, sigla em inglês para um sistema que classifica expressões faciais associadas ao sofrimento. Os indicadores incluem abertura excessiva ou tensão na boca, tremor no queixo, franzimento da testa e protrusão da língua, sinais que são cruzados com dados fisiológicos como temperatura corporal, frequência cardíaca e pressão arterial. No processo tradicional, dois profissionais analisam essas informações de forma conjunta antes de decidir qual intervenção adotar para aliviar o desconforto da criança.
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O que os brasileiros da Unifesp e da FEI fizeram foi alimentar um programa de inteligência artificial com as imagens capturadas ao longo de quase dois anos, treinando o modelo para reconhecer automaticamente os mesmos padrões que médicos experientes identificam pela observação direta. O pesquisador Lucas Carlini, da equipe de engenharia da FEI, explicou que o sistema foi instruído a observar elementos específicos como a boca e o sulco nasolabial, e a partir dessa análise o modelo conclui se o bebê está ou não em sofrimento. A diferença é que a máquina faz isso de forma contínua, sem fadiga e sem as variações de percepção que afetam profissionais humanos durante plantões longos em UTIs neonatais.
O que o modelo criado pelos brasileiros mostra sobre a dor dos recém-nascidos
O sistema gera representações visuais que indicam quais regiões do rosto contribuem mais para a detecção de desconforto em cada momento. Carlos Thomaz, professor de engenharia elétrica da FEI, detalhou que o modelo produz mapas coloridos nos quais, por exemplo, a cor vermelha pode representar a boca, permitindo observar em que instantes essa região se torna mais relevante para a conclusão do algoritmo. Quando o bebê está com dor, a boca assume importância maior na análise do que em momentos de repouso, padrão que o sistema aprendeu a reconhecer a partir do volume de dados acumulado.
Essa capacidade de visualização é valiosa para os profissionais de saúde. Em vez de depender exclusivamente da observação simultânea de dois médicos, o programa oferece uma camada adicional de informação que pode confirmar ou questionar a avaliação clínica, funcionando como ferramenta de apoio e não como substituto do julgamento humano. Os brasileiros projetaram o sistema para uso exclusivo em ambiente hospitalar, onde a supervisão médica permanece indispensável para traduzir os resultados do algoritmo em decisões terapêuticas.
Por que a dor em recém-nascidos é tão difícil de detectar sem tecnologia
A dificuldade não é apenas técnica: é biológica. Recém-nascidos, especialmente prematuros, possuem sistemas nervosos ainda em desenvolvimento, e suas respostas ao desconforto nem sempre seguem os padrões que profissionais de saúde aprendem a reconhecer em pacientes mais velhos. Um bebê pode estar sofrendo sem apresentar todos os sinais clássicos da escala NFCS, ou pode exibir expressões que se confundem com outros estados, como fome ou desconforto térmico, tornando a distinção ainda mais desafiadora.
A mãe de Victor Benício, bebê prematuro internado na UTI neonatal da Unifesp, expressou a angústia que acompanha essa incerteza. Thaíssa Pereira relatou que, com o filho apresentando dificuldade respiratória, ela não sabia dizer se ele estava bem e não conseguia determinar como agir ou até como tocá-lo sem causar mais desconforto. Essa dúvida que atormenta os pais é a mesma que os brasileiros tentam resolver com a inteligência artificial: oferecer uma forma objetiva e mensurável de captar o que o bebê não consegue comunicar por palavras.
O que o projeto dos brasileiros pode mudar na neonatologia
O impacto potencial vai além da detecção. Se o sistema conseguir monitorar a dor de forma contínua e automatizada, os médicos poderão intervir de maneira mais precisa, administrando analgésicos ou ajustando procedimentos exatamente nos momentos em que o bebê realmente precisa, evitando tanto o subtratamento do desconforto quanto a medicação desnecessária. Ambos os extremos são prejudiciais: deixar um recém-nascido com dor afeta seu desenvolvimento neurológico, e medicar sem necessidade expõe um organismo frágil a efeitos colaterais evitáveis.
Por enquanto, o programa está em fase de desenvolvimento para uso restrito a hospitais. Os brasileiros da Unifesp e da FEI que criaram o modelo veem a ferramenta como instrumento de captura, monitoramento e mensuração contínua da dor, capaz de identificar os momentos em que a intervenção médica é realmente necessária. O fato de o estudo ter sido publicado em periódico internacional de prestígio valida o trabalho e abre caminho para que a tecnologia seja testada em outros centros neonatais, ampliando a base de dados e refinando a precisão do algoritmo. Para os bebês que passam seus primeiros dias de vida dentro de incubadoras, a inteligência artificial criada por brasileiros pode significar a diferença entre sofrer em silêncio e ter sua dor reconhecida e tratada.
E você, acha que a inteligência artificial deveria ser usada para monitorar bebês em UTIs neonatais? Confia na capacidade da tecnologia de identificar algo tão humano quanto a dor? Deixe sua opinião nos comentários.
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