Defendendo a DPOC por meio de inteligência artificial no Brasil: análise de biomarcadores vocais para melhor diagnóstico, identificação precoce de exacerbações e avaliação do efeito da reabilitação pulmonar

• Processo: 24/10232-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2028
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Fisioterapia e Terapia Ocupacional
• Pesquisador responsável: Renata Gonçalves Mendes
• Beneficiário: Renata Gonçalves Mendes
• Pesquisador Responsável no exterior: John Robert Hurst
• Instituição Parceira no exterior: University College London (UCL), Inglaterra
• Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: André Ricardo Backes ; Fábio Fernandes Neves ; Manuela Karloh ; Naiara Tais Leonardi ; Sami O Simons ; Valéria Amorim Pires Di Lorenzo
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/02011-7 - Identificação precoce da exacerbação da DPOC usando análise de voz e tosse por meio de um modelo de aprendizado de máquina, BE.PQ; 25/12387-4 - Análise de Biomarcadores da Voz na Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica: investigação de uma nova fronteira para avaliação de perfil motivacional para o exercício físico e resposta a reabilitação pulmonar, BP.DR
• Assunto(s): Saúde pública Diagnóstico Doença pulmonar obstrutiva crônica Voz Biomarcadores Reabilitação pulmonar Inteligência artificial Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: biomarcadores vocais | diagnóstico | Doença respiratória crônica | Inteligência Artificial | Reabilitação Pulmonar | voz | Saúde Coletiva

Resumo

As doenças respiratórias crónicas (DRC) estão associadas a um fardo e as incapacidades decorrentes são consideráveis, particularmente nas sociedades mais desfavorecidas, como os países de baixo e médi renda. Prospectivamente, a doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC) continuará a aumentar em todo o mundo. Com uma população superior a 210 milhões, a DPOC no Brasil constitui um desafio de saúde com prevalência ultrapassando a média global de 17%. O teste de diagnóstico para DPOC é a espirometria, o que não está equitativamente disponível, levando a um potencial subdiagnóstico e a consequências terríveis. Portanto, a DPOC continua a ser um fardo significativo para a saúde global, porém abordagens inovadoras que utilizam inteligência artificial (IA) oferecem caminhos promissores para facilitar a detecção precoce de doenças respiratórias e monitorizar piora, influenciando diretamente o cuidado Avanços recentes na análise da fala e do som têm demonstrado um potencial fabuloso a partir da identificação e extração automatizada de diferentes características da fala. Evidências da fala como biomarcador digital estão correlacionadas com hospitalização e mortalidade em diferentes doenças, bem como fundamentam o potencial como biomarcador prognóstico. Este trabalho é uma parceria equitativa entre a UCL e a Universidade Federal de São Carlos. Principal desafio científico - A proposta abordará a capacidade dos biomarcadores de voz de IA para melhorar as estratégias de gestão da DPOC no Brasil. Faremos isso das seguintes formas: OBJETIVO 1 - Montar um conjunto de dados de vozes de indivíduos com e sem DRCs; OBJETIVO 2 - Testar a acurácia discriminativa de biomarcadores vocais para diferenciar pessoas com DPOC daquelas com função pulmonar normal; OBJETIVO 3 - Avaliar a capacidade de biomarcadores vocais em fornecer detecção precoce de exacerbações da DPOC em pessoas com DPOC; OBJETIVO 4- Avaliar a precisão da voz como parâmetro de resultado para reabilitação pulmonar, incluindo melhorias na falta de ar, estado de saúde e capacidade de exercício. Para esta proposta, 4 pacotes de trabalho (WPs) abordarão nossos objetivos: WP1 e WP2 - Design de modelo misto para (a) desenvolver um conjunto de dados de voz e desenvolver um caso de uso de diagnóstico digital de DPOC baseado em voz no Brasil; (a) desenvolver um modelo inicial de classificação de aprendizado de máquina (ML) para detecção de DPOC usando voz (b) desenvolver um caso de uso de diagnóstico digital de DPOC baseado em voz no Brasil. WP3 - Estudo longitudinal observacional para validação do algoritmo ML (deterioração da doença baseada na voz) utilizando padrão-ouro (escore EXACT) e WP4 - Estudo de ensaio clínico para avaliar a voz como biomarcador de eficácia da reabilitação pulmonar (RP) e capacidade de exercício. Portanto, nesta proposta, iremos incorporar novas técnicas de diagnóstico, baseadas em técnicas de ML baseadas em voz, dentro desta estrutura existente de localização de casos para aumentar a disponibilidade e o acesso ao diagnóstico. Além disso, estenderemos essas técnicas à RP, um tratamento da DPOC com boa relação custo-benefício e baseado em evidências, para explorar se a voz pode ser usada para monitorar a eficácia da RP. Se resutados forem bem sucedidos, fornecerá evidências de novas formas de fornecer e monitorizar RP em diferentes contextos através da tecnologia digital. Em resumo, nosso projeto se utiliza de avanços internacionais na pesquisa de biomarcadores vocais e ao mesmo tempo atende às necessidades específicas da população brasileira com DPOC. Ao preencher lacunas de conhecimento científico e posicionar-se nas pesquisas nacionais e internacionais em andamento, pretendemos ser pioneiros na disseminação de biomarcadores vocais no tratamento da DPOC, melhorando, em última análise, os beneficios aos pacientes e a prestação de cuidados de saúde no Brasil. (AU)