Tecnologia criada por pesquisadores da FEI e da Unifesp utiliza inteligência artificial para analisar expressões faciais de recém-nascidos, permitindo identificar sinais de dor com mais precisão e objetividade.
Engenheiros do Centro Universitário FEI e pediatras da Universidade Federal de São Paulo desenvolveram, em parceria, uma ferramenta de inteligência artificial capaz de identificar sinais e níveis de dor em recém-nascidos internados em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) neonatais. A tecnologia utiliza modelos multimodais de linguagem e visão — conhecidos como vision-language models — que analisam simultaneamente imagens e descrições clínicas para interpretar com maior precisão as expressões faciais dos bebês.
O objetivo do sistema é ajudar profissionais de saúde a reconhecer a dor em pacientes que ainda não conseguem se comunicar verbalmente. Em recém-nascidos, especialmente prematuros ou em estado crítico, sinais como choro, alterações faciais e movimentos corporais são os principais indicadores de desconforto, mas sua interpretação pode variar entre observadores.
“Como a dor é um fenômeno subjetivo e o bebê não consegue expressar verbalmente o que sente, ele depende essencialmente da observação de terceiros. Nas UTIs neonatais utilizamos escalas clínicas de avaliação da dor, mas elas ainda são muito dependentes da percepção humana”, explica Ruth Guinsburg, professora de pediatria neonatal da Universidade Federal de São Paulo e coordenadora-geral da UTI Neonatal do Hospital São Paulo.
Segundo a especialista, fatores emocionais também podem influenciar a avaliação. “Um médico, um enfermeiro ou até um familiar podem interpretar os sinais de forma diferente, dependendo da experiência ou do momento emocional. A inteligência artificial entra justamente para ajudar a reduzir essa subjetividade e oferecer um apoio mais objetivo à decisão clínica”, afirma.
Como a tecnologia funciona
A ferramenta foi treinada com bases de dados contendo imagens de recém-nascidos e registros clínicos associados a diferentes níveis de dor. A partir dessas informações, o sistema aprende a reconhecer padrões específicos nas expressões faciais dos bebês — como contração das sobrancelhas, fechamento dos olhos, tensão na boca e outros micro-movimentos.
Esses sinais são analisados em conjunto com informações textuais, como observações médicas e dados clínicos do paciente. O modelo então gera uma classificação do nível de dor, que pode auxiliar a equipe médica na tomada de decisões, como ajuste de medicamentos analgésicos ou mudanças em procedimentos.
Impacto na UTI neonatal
Em UTIs neonatais, a avaliação correta da dor é fundamental para evitar sofrimento desnecessário e também para prevenir complicações no desenvolvimento do bebê. Estudos indicam que a dor não tratada em recém-nascidos pode afetar o desenvolvimento neurológico e o comportamento no longo prazo.
Com a nova tecnologia, os pesquisadores esperam criar um sistema de apoio clínico que funcione como complemento à avaliação médica, oferecendo uma análise mais padronizada e rápida.
Além de auxiliar no cuidado direto aos pacientes, a ferramenta também pode contribuir para treinamento de profissionais de saúde, ajudando médicos e enfermeiros a reconhecerem com maior precisão os sinais de dor em recém-nascidos.
Próximos passos da pesquisa
Os pesquisadores ainda trabalham na ampliação da base de dados e na validação clínica da ferramenta em ambientes hospitalares reais. A expectativa é que, no futuro, o sistema possa ser integrado a monitores hospitalares e câmeras de observação, permitindo uma análise contínua do estado dos bebês internados.
Se confirmada sua eficácia, a tecnologia poderá representar um avanço importante no cuidado neonatal, combinando inteligência artificial e medicina para tornar a avaliação da dor mais precisa, padronizada e segura.
