Um estudo financiado pela FAPESP e conduzido por pesquisadores da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) e da Faculdade de Engenharia de Itú (FEI) apresentou, no final do ano passado, uma inteligência artificial capaz de identificar diferentes níveis de dor em recém-nascidos internados em unidades de terapia intensiva neonatal (UTI).

A ferramenta combina análise de imagens e processamento de linguagem para interpretar expressões faciais e sinais dos bebês, com o objetivo de reduzir a subjetividade das avaliações clínicas. Segundo os autores, essa abordagem pode tornar mais consistentes as decisões sobre intervenções e administração de analgésicos.

Ruth Guinsburg, professora de pediatria neonatal da Unifesp e coordenadora-geral da UTI Neonatal do Hospital São Paulo, observa que a dor é um fenômeno subjetivo e que os recém-nascidos não conseguem relatar sintomas verbalmente, ficando dependentes da observação de terceiros. Atualmente, profissionais utilizam escalas específicas para mensurar dor, mas essas medidas variam conforme o observador e seu estado emocional, o que pode gerar discrepâncias entre médicos, enfermeiros e familiares.

No contexto das UTIs neonatais, a nova tecnologia surge como um instrumento de apoio à tomada de decisão clínica, ao diminuir parte dessa variabilidade humana. A pesquisa também destaca a importância do controle da dor em recém-nascidos, pois procedimentos comuns na internação podem causar sofrimento que, se mal gerido, tem potencial para gerar sequelas a longo prazo.

Contexto histórico e riscos

Os pesquisadores lembram que, até a década de 1990, havia entendimento médico de que bebês sentiam pouca ou nenhuma dor, devido ao desenvolvimento neurológico. Estudos posteriores reverteram essa visão: por sua imaturidade, os recém-nascidos são mais vulneráveis aos efeitos adversos de estímulos dolorosos. Além disso, alertam os autores, tanto a dor não tratada quanto a administração excessiva de medicamentos podem ter efeitos neurotóxicos no cérebro em desenvolvimento, tornando crucial o equilíbrio entre tratar quando necessário e suspender a medicação assim que possível.

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Modelo pré-treinado e próximos passos

Os autores explicam que a solução se vale de modelos multimodais pré-treinados, na mesma linha de sistemas como ChatGPT e Gemini, o que reduz a necessidade de adaptação específica para cada caso clínico. Carlos Eduardo Thomaz, professor da FEI, afirma que a tecnologia já supera técnicas tradicionais na identificação de dor e conforto e que o foco agora é aperfeiçoar a precisão do modelo. Segundo ele, avanços incrementais na funcionalidade podem ter impacto real no cuidado e bem-estar dos bebês.

A tecnologia ainda está em desenvolvimento, mas os pesquisadores classificam o resultado como um avanço relevante para o manejo da dor em neonatologia e para a prática clínica nas UTIs neonatais.

Com informações de Olhardigital