SPIRA-BM: biomarcadores para condições respiratórias em dispositivos móveis por análise de áudio com inteligência artificial

• Processo: 23/00488-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Marcelo Finger
• Beneficiário: Marcelo Finger
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Elisa Yumi Nakagawa ; Larissa Cristina Berti
• Pesquisadores associados: Alfredo Goldman vel Lejbman ; Álvaro Campos Cavalcanti Maciel ; Anna Sara Shafferman Levin ; Arnaldo Candido Junior ; Beatriz Raposo de Medeiros ; Celso Ricardo Fernandes de Carvalho ; Colin Craig Venters ; Cristiane Bitencourt Dias ; Ester Cerdeira Sabino ; Flaviane Romani Fernandes Svartman ; Jaqueline Ribeiro Scholz ; Leandro de Araújo Pernambuco ; Lina María Garcés Rodríguez ; Marcelo Gomes de Queiroz ; Marcus Vinícius Moreira Martins ; Pablo Oliveira Antonino de Assis ; Paulo Eduardo e Silva Barbosa ; Pedro Henrique Dias Valle ; Peter G Gibson ; Rafael Capilla ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Rita Suzana Pitangueira Maciel ; Sara Del Vecchio Ziotti ; Tania Marie Ogawa ; vanessa marie mcdonald
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/01809-5 - Biomarcadores para detecção de alterações do controle clínico de asma por áudio, BP.IC; 24/00329-7 - Arquiteturas de Referência Sustentáveis, BE.PQ; 24/00292-6 - Especificação Contínua de Requisitos de Sistemas de Software Dirigidos a Dados, BP.IC; 23/16712-1 - Um Framework para o Desenvolvimento de Gêmeos Digitais Autônomos, BP.DR
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizagem profunda Processamento de linguagem natural Linguística de corpus Áudio (multimídia) Biomarcadores Dispositivos móveis Insuficiência respiratória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado Automático | biomarcadores | Deep Learning | Inteligência Artificial | Linguística de Corpus | Processamento de Linguagem Natural | Inteligência Artificial

Resumo

O objetivo geral deste Projeto Temático é o desenvolvimento de conhecimento teórico, técnico e tecnológico sobre biomarcadores de condições respiratórias, cuja aplicação seja prática, barata e viável para a população brasileira. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e análise de áudio, vamos investigar biomarcadores de áudio para condições respiratórias como insuficiência respiratória, efeitos do tabagismo, e asma grave. O projeto visa desenvolver, numa primeira fase, sistemas de computação móvel que realizem a tarefa de coleta de áudio e, cujos dados serão sujeitos a processos de análise de áudio e treinamento de redes neurais; numa segunda fase, um sistema de aplicação das informações resultantes do aprendizados serão utilizadas num ambiente clínico, num processo de validação clínica da ferramenta. Há vários desafios de pesquisa inerentes a estes objetivos. Na área de inteligência artificial, teremos de desenvolver sistemas de classificação, estimativa e previsão de eventos; por exemplo, pretendemos classificar vozes com insuficiência respiratória, estimar o nível de monóxido de carbono exalado (COex) por fumantes e prever a probabilidade de ocorrência de exacerbação da asma. Na área de engenharia de software, temos o desafio de desenvolver uma arquitetura de referência para sistemas de áudio em saúde. na área de estudos de e voz e fala, teremos de encontrar padrões discriminantes das condições dos biomarcadores, por exemplo, condições de identificação de insuficiência respiratória. Nas áreas de saúde, temos os desafios de obter áudios dos pacientes ao longo do seguimento e de integrar os trabalhos clínicos com técnicas de inteligência artificial, de forma a viabilizar a aplicação prática dos biomarcadores. Para conseguir enfrentar estes desafios, o projeto se organiza de forma matricial, com três linhas de pesquisa visando desenvolver biomarcadores de áudio por computação móvel para as condições: (1) insuficiência respiratória; (2) efeitos do tabagismo; e (3) asma grave. Estas atividades são tratadas por quatro eixos transversais de ações nos âmbitos de: (a) coleta de dados; (b) engenharia de software; (c) análise acústica; e (d) aprendizado de máquina.Este Projeto baseia-se nos resultados de pesquisa alcançados no projeto SPIRA (FAPESP, 2020/06443-5) que, motivado pela pandemia de COVID-19, demonstrou a viabilidade da detecção de insuficiência respiratória por análise de áudio captado em dispositivos móveis em pacientes da primeira onda da pandemia. O grupo multidisciplinar de pesquisa conta com o mesmo cerne de pesquisadores, expandido para lidar com questões dos efeitos do tabagismo e asma grave. (AU)

Publicações científicas

(7)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

LI, JIALONG; MANZANO, WALLACE; YAMAUCHI, TAKUTO; MATSUYAMA, NOBUHIRO; NAKAGAWA, ELISA YUMI; TEI, KENJI. Employing Discrete Controller Synthesis for Developing Systems-of-Systems Controllers. PROCEEDINGS OF THE 2024 IEEE/ACM 12TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON SOFTWARE ENGINEERING FOR SYSTEMS-OF-SYSTEMS AND SOFTWARE ECOSYSTEMS, SESOS 2024, v. N/A, p. 8-pg., 2024-01-01. (23/00488-5)

DOS SANTOS, VINICIUS; IWAZAKI, ANDERSON Y.; FELIZARDO, KATIA R.; DE SOUZA, ERICA F.; NAKAGAWA, ELISA Y.. Sustainable systematic literature reviews. INFORMATION AND SOFTWARE TECHNOLOGY, v. 176, p. 18-pg., 2024-09-01. (19/23663-1, 15/24144-7, 23/00488-5)

BERTI, LARISSA CRISTINA; GAUY, MARCELO; DA SILVA, LUANA CRISTINA SANTOS; RIOS, JULIA VASQUEZ VALENCI; MORAIS, VIVIAM BATISTA; ALMEIDA, TATIANE CRISTINA DE; SOSSOLETE, LEISI SILVA; QUIRINO, JOSE HENRIQUE DE MOURA; MARTINS, CAROLINA FERNANDA PENTEAN; FERNANDES-SVARTMAN, FLAVIANE R.; et al. Acoustic Characteristics of Voice and Speech in Post-COVID-19. HEALTHCARE, v. 13, n. 1, p. 14-pg., 2025-01-01. (23/00488-5, 22/16374-6)

PITANGUEIRA MACIEL, RITA SUZANA; DIAS VALLE, PEDRO HENRIQUE; SANTOS, KECIA SOUZA; NAKAGAWA, ELISA YUMI. Systems Interoperability Types: A Tertiary Study. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 56, n. 10, p. 37-pg., 2024-10-01. (23/00488-5, 22/03276-6, 15/24144-7)

FERREIRA, FRANCISCO HENRIQUE CERDEIRA; NAKAGAWA, ELISA YUMI; BERTOLINO, ANTONIA; LONETTI, FRANCESCA; NEVES, VANIA DE OLIVEIRA; DOS SANTOS, RODRIGO PEREIRA. A framework for the design of fault-tolerant systems-of-systems☆. JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE, v. 211, p. 18-pg., 2024-02-23. (17/06195-9, 23/00488-5, 15/24144-7)

NUNES, JOAO PAULO KAROL SANTOS; NEJATI, SHIVA; SABETZADEH, MEHRDAD; NAKAGAWA, ELISA YUMI. Self-adaptive, Requirements-driven Autoscaling of Microservices. PROCEEDINGS OF THE 2024 IEEE/ACM 19TH SYMPOSIUM ON SOFTWARE ENGINEERING FOR ADAPTIVE AND SELF-MANAGING SYSTEMS, SEAMS 2024, v. N/A, p. 7-pg., 2024-01-01. (23/00488-5)

BORGES, MARCOS; MANZANO, WALLACE; ROCHA, LINCOLN; MAIA, PAULO; NAKAGAWA, ELISA. Towards Automatic Generation of Systems-of-Systems Architectural Configurations. PROCEEDINGS OF THE 2024 IEEE/ACM 12TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON SOFTWARE ENGINEERING FOR SYSTEMS-OF-SYSTEMS AND SOFTWARE ECOSYSTEMS, SESOS 2024, v. N/A, p. 8-pg., 2024-01-01. (23/00488-5)