Inteligência Artificial monitora sinais vitais de bebê prematuro

18 de outubro de 2021 4 mins. de leitura
Computador é capaz de identificar rosto da criança em uma cama de hospital e permite o monitoramento remoto da frequência cardíaca e respiratória

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Os nascimentos prematuros representam 11% dos nascidos no mundo, segundo a Organização Mundial da Saúde. Por conta de sua vulnerabilidade, essas crianças precisam ter seus sinais vitais monitorados constantemente, sendo necessário implantar eletrodos adesivos na pele, o que pode ser problemático.

Para superar essa dificuldade, pesquisadores da Universidade do Sul da Austrália desenvolveram um sistema de inteligência artificial que permite o monitoramento, sem contato e de forma remota, da frequência cardíaca e respiratória de pacientes em Unidade de Tratamento Intensivo Neonatal (UTIN). O equipamento oferece a mesma precisão de uma máquina de eletrocardiograma (ECG).

O estudo integra um projeto maior da universidade que pretende substituir os sensores elétricos baseados em contato por câmeras de vídeo sem contato. A pesquisa visa ajudar a evitar rasgos na pele e infecções causadas por almofadas adesivas, que podem ocorrer devido à natureza frágil da pele dos bebês.

Como funciona o sistema?

Luzes fortes, roupas e tubos foram um desafio para câmeras com inteligência artificial detectarem sinais vitais de bebês prematuros. (Fonte: Shutterstock/Jair Ferreira Belafacce/Reprodução)
Luzes fortes, roupas e tubos foram um desafio para câmeras com inteligência artificial detectarem sinais vitais de bebês prematuros. (Fonte: Shutterstock/Jair Ferreira Belafacce/Reprodução)

O sistema funciona a partir da detecção automática das imagens do bebê em uma cama de hospital, a partir de uma visão computacional. O software foi alimentado com um conjunto de dados de vídeos de pacientes na UTIN, o que permitiu ao sistema detectar o tom de pele e rostos com precisão, apesar da roupa e de vários tubos.

O professor Javaan Chahl, um dos pesquisadores líderes, dá uma noção do desafio encontrado pelo estudo. Em comunicado à imprensa da UniSA, o professor afirma que “os bebês em tratamento intensivo neonatal podem ser ainda mais difíceis de reconhecer pelos computadores porque seus rostos e corpos estão obscurecidos por tubos e outros equipamentos médicos”.

Além disso, muitos bebês prematuros precisam de tratamento com fototerapia para icterícia, ou seja, estão sob fortes luzes azuis, “o que também torna isso um desafio para sistemas de visão por computador”, explica Chahl.

Para superar a dificuldade, câmeras de alta resolução foram utilizadas no intuito de captar imagens dos sete bebês internados na UTI Neonatal do Flinders Medical Center em Adelaide. A partir dos vídeos, os dados vitais eram identificados usando técnicas avançadas capazes de detectar mudanças sutis de cor nos batimentos cardíacos e movimentos corporais, imperceptíveis para o olho humano.

O software desenvolvido pelos pesquisadores é o primeiro sistema de reconhecimento facial capaz de detectar o rosto e a pele de bebês prematuros.

Benefícios para bebês prematuros

Câmeras com IA são menos invasivas para monitorar sinais vitais de bebês prematuros. (Fonte: University of South Australia/Reprodução)
Câmeras com IA são menos invasivas para monitorar sinais vitais de bebês prematuros. (Fonte: University of South Australia/Reprodução)

A especialista em cuidados intensivos neonatais da UniSA, Kim Gibson avalia que as redes neurais para detectar rostos de bebês são um avanço no monitoramento sem contato. 

A tecnologia pode produzir resultados mais precisos que os métodos tradicionais, evitando erros de avaliação, e de forma bem menos invasiva. Os pesquisadores afirmam que a técnica pode ser aplicável em ambientes clínicos como um sistema de monitoramento econômico, sem contato e facilmente implantável. Além disso, representa a possibilidade de uma aplicação potencial em monitoramento de saúde domiciliar.

A pandemia de covid-19 torna esses resultados ainda mais importantes, diz o professor Chahl. Com o distanciamento físico, tecnologias como essa podem desempenhar um papel cada vez mais importante nos hospitais.

Os pesquisadores alertam, entretanto, que o tamanho da amostra da pesquisa foi pequeno. Para tornar o equipamento confiável para aplicações reais, são necessárias técnicas de processamento de sinal mais avançadas, incluindo todos os desafios práticos, como movimento da câmera, e variações de iluminação.

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Fonte: Universidade do Sul da Austrália, Journal of Imaging, OMS.

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