Projeto desenvolvido por docentes do IFFar - Campus Santo Ângelo busca identificar dor em recém-nascidos usando o reconhecimento facial.

^{Professora Talitha Comaru, pesquisadora do projeto}

Saber se um bebê está sentindo dor é um dos principais desafios no cuidado neonatal. Sem conseguir falar ou explicar o que sentem, essas crianças dependem do olhar atento de profissionais da saúde para que esse sofrimento seja percebido e tratado. Mas como identificar esse incômodo quando ele se esconde em expressões tão pequenas?

No IFFar – Campus Santo Ângelo, uma pesquisa conduzida pelos professores John Soldera da área de Tecnologia da Informação (TI) e Talitha Comaru da área de Ciências da Saúde, busca uma resposta. Agregando tecnologia e saúde, o projeto desenvolve um sistema que utiliza inteligência artificial para detectar sinais de dor na expressão facial de recém-nascidos. Uma proposta que pretende transformar o cuidado neonatal.

“Nosso objetivo é criar uma ferramenta que ajude os profissionais da saúde, principalmente nas Unidades de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN), a reconhecer esses traços com mais segurança e rapidez”, explica o professor John.

^{Professor John Soldera, coordenador do projeto}

Quando as expressões dizem mais do que as palavras

A base da pesquisa é o reconhecimento facial, uma tecnologia cada vez mais presente no cotidiano das pessoas. Além de desbloquear celulares, ela é usada em aeroportos no controle de passaportes, em sistemas de segurança por imagem e até em aplicativos que criam filtros personalizados para redes sociais.

No projeto, entretanto, essa ferramenta é aplicada para identificar e avaliar o semblante de recém-nascidos, mesmo na ausência de choro ou movimento corporal. Para isso, os pesquisadores utilizam a escala NFCS (Neonatal Facial Coding System ou Sistema de Codificação da Atividade Facial Neonatal).

A NFCS parte da ideia de que a dor pode ser percebida por meio de certas feições, como franzir a testa ou apertar os olhos. Segundo a professora Talitha Comaru esse método é considerado um dos mais confiáveis para avaliar o desconforto de pacientes que não conseguem se comunicar de maneira verbal.

Em seguida, essas expressões são processadas por um modelo computacional conhecido como rede neural artificial. Ele funciona como um "cérebro digital", simulando o modo como os neurônios humanos aprendem a partir de experiências.

O sistema usa uma técnica chamada aprendizado de máquina, baseada na repetição: o programa analisa uma imagem, recebe um retorno sobre se acertou ou não, ajusta seus critérios e tenta novamente. A cada nova rodada, o modelo aprimora sua capacidade de reconhecimento. Esse mecanismo é semelhante ao que ocorre em plataformas que sugerem filmes ou em filtros que identificam e-mails indesejados.

No caso da pesquisa, o algoritmo (uma sequência de instruções que ensina um computador a realizar uma tarefa) é treinado com imagens previamente classificadas como “com dor” ou “sem dor” segundo os critérios da NFCS. Aos poucos, ele aprende a reconhecer os padrões por conta própria e com um nível cada vez maior de confiabilidade. “É como ensinar a máquina a enxergar o que os profissionais da saúde aprendem com a prática, mas de forma constante e automática”, explica Talitha.

As imagens utilizadas pertencem à base pública iCOPE, composta por 204 fotografias de 26 recém-nascidos com idades entre 18 e 36 horas. Captadas com autorização das famílias, elas mostram os bebês em diferentes situações, como em repouso e durante procedimentos médicos invasivos, como o teste do pezinho. Essa variedade é essencial para ensinar à inteligência artificial o que observar. 

Antes da adoção das redes neurais, a equipe utilizava a chamada Abordagem Baseada na Aparência, em que o programa comparava diretamente traços fixos, como olhos ou boca. Embora tenha atingido bons índices, com 93% de acerto na identificação da dor, essa técnica era mais limitada, pois não considerava nuances ou diferenças entre os bebês. Com a implementação do novo modelo, mais flexível e inteligente, a expectativa é que essa taxa chegue a 95% ou até 98%.

A pesquisa ainda está em fase de desenvolvimento, mas segue avançando de maneira constante. De acordo com a TRL (Technology Readiness Levels, ou Níveis de Maturidade Tecnológica), uma escala criada pela NASA para medir o estágio desenvolvimento de uma tecnologia, o projeto se encontra no nível quatro. Isso significa que a ideia já há um protótipo inicial, ou seja, um primeiro modelo funcional sendo testado em ambiente controlado. A próxima meta é construir uma base de dados própria, o que permitirá ampliar os testes em contextos reais, com o apoio de hospitais parceiros. Essa nova etapa será essencial para verificar o desempenho do sistema com diferentes perfis de recém-nascidos e ajustar o modelo às variações do mundo real.

^{Os professores Thalita e John lideram a pesquisa que une tecnologia e saúde no IFFar - Campus Santo Ângelo}

Um segundo olhar para a dor

Os primeiros passos ainda são dados em laboratório, mas a intenção da equipe é clara: transformar a tecnologia de reconhecimento facial da dor em bebês em uma ferramenta acessível, que possa ser usada de forma simples e adaptada a diferentes realidades da saúde pública brasileira.

“A gente pensa em algo que possa ser aplicado também no Sistema Único de Saúde (SUS), inclusive em locais com menos estrutura, onde nem sempre nem sempre há o número ideal de profissionais para acompanhar cada recém-nascido de perto”, explica a professora Talitha. A ideia é que o sistema funcione como um apoio à atuação das equipes, e não como substituição do cuidado humano. “Se você tirar um pouco do peso que está sobre os ombros dos profissionais da saúde, eles vão te agradecer. É muita responsabilidade. Essa tecnologia não vem para substituir, mas para somar, oferecendo mais segurança e precisão”, afirma.

Além do avanço tecnológico, os pesquisadores enxergam o projeto como uma oportunidade de ampliar o acesso a um cuidado mais humanizado. “Uma criança hospitalizada pode reagir com dor mesmo diante de procedimentos simples, como uma troca de fralda. E o recém-nascido, especialmente o prematuro, que é aquela criança que nasce antes do tempo, não consegue verbalizar. Se essa dor não for percebida e tratada, pode trazer prejuízos para o desenvolvimento”, destaca Talitha.

A longo prazo, os professores imaginam um sistema acoplado a berços ou incubadoras, capaz de monitorar continuamente os sinais faciais dos bebês. “Assim como hoje temos o oxímetro para medir a saturação de oxigênio no sangue, podemos ter essa ferramenta para monitorar a dor, como um quinto sinal vital”, explica a professora. Para John, a ideia é que o sistema funcione como um “segundo olhar”, sempre atento, capaz de identificar expressões que podem passar despercebidas na correria da rotina hospitalar.

A tecnologia, conforme Talitha, também pode ser útil em regiões remotas ou com escassez de profissionais. “Se a gente conseguir tornar essa ferramenta viável para uso em celulares, por exemplo, um agente de saúde em uma comunidade distante pode capturar uma imagem e encaminhá-la para avaliação de um enfermeiro no posto, economizando tempo, recursos e ampliando o alcance do cuidado”, afirma a professora.

Mesmo diante das limitações orçamentárias, os professores ressaltam que é possível fazer ciência de qualidade e com impacto social. “Nós acreditamos muito no potencial dessa tecnologia para transformar o cuidado de recém-nascidos. Agora é seguir aprimorando e, mais adiante, buscar fomento para viabilizar as próximas etapas da pesquisa”, conclui John.

Secom

Redação: Daniele Vieira - estagiária de Jornalismo
Revisão: Rômulo Tondo - Jornalista
Fotografia: Samuel Müller Forrati - Ascom - IFFar - Campus Santo Ângelo
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