Biomarcadores para detecção de alterações do controle clínico de asma por áudio

• Processo: 25/01809-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Fisioterapia e Terapia Ocupacional
• Pesquisador responsável: Celso Ricardo Fernandes de Carvalho
• Beneficiário: Mariana Lopes Pestana
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/00488-5 - SPIRA-BM: biomarcadores para condições respiratórias em dispositivos móveis por análise de áudio com inteligência artificial, AP.TEM
• Assunto(s): Asma Fala Voz Fisioterapia respiratória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: asma | controle clínico | fala | Ia | Voz | Fisioterapia Respiratória

Resumo

Introdução: A asma é uma doença muito prevalente no Brasil e a ausência do seu controle clínico está dentre os principais fatores que causam a procura por pronto atendimento e perda de qualidade de vida. Objetivo: Desenvolver biomarcadores por sinais de áudio (voz e fala) para detecção da falta de controle clínico em pacientes com asma moderada à grave. Métodos: Serão avaliados 72 pacientes com asma moderada à grave durante uma visita médica ambulatorial de rotina, independente do nível de controle da asma. Os pacientes serão divididos em dois grupos: asma com (ACC) e sem controle clínico (ASC). O controle da asma será avaliado pelo Asthma Control Questionnaire (ACQ). Um grupo de pessoas sem asma será pareado pela idade, sexo e índice de massa corpórea e serão incluídos como grupo controle (GSA). Os pacientes e as pessoas sem asma serão solicitados a participar do estudo. Caso aceitem, será feita uma gravação para registros de áudio de três componentes, a vogal sustentada, uma frase e uma parlenda. A gravação será feita em um aparelho celular obtido com os recursos do projeto temático FAPESP e com o aplicativo "Sistema de detecção Precoce de Insuficiência Respiratória por Análise de Áudio" (SPIRA) desenvolvido especialmente para este projeto. As análises serão feitas por meio de small e big data. A análise de small data incluirá as variáveis de voz (frequência fundamental, desvio padrão de frequência fundamental, jitter, shimmer e relação sinal-ruído) e de fala (duração total da frase, número de pausas e duração das pausas); e a análise de big data será feita usando inteligência artificial, por pesquisadores do projeto SPIRA. Serão avaliados 72 pacientes e o cálculo amostral foi feito baseado numa variável de voz (frequência fundamental, fo; em Hz) e numa de fala (duração total da frase, seg).