Pesquisadores da Unifesp e engenheiros da FEI desenvolveram um programa de inteligência artificial (IA) projetado para detectar sinais de dor em recém-nascidos em Unidades de Terapia Intensiva (UTI) neonatais. A ferramenta utiliza câmeras para analisar expressões faciais específicas, como a boca aberta, o queixo tremendo e a testa contraída. Para aumentar a precisão do diagnóstico, o sistema cruza essas imagens com dados vitais do paciente, incluindo temperatura corporal, frequência cardíaca e pressão arterial.

O projeto surgiu da necessidade de encontrar métodos menos subjetivos para avaliar o desconforto de bebês, que não conseguem comunicar o que sentem verbalmente. Atualmente, as equipes médicas dependem de uma escala visual chamada NFCS para medir o sofrimento físico dos pequenos, um processo que pode variar de acordo com a interpretação de cada profissional. A nova tecnologia busca automatizar essa leitura, oferecendo um monitoramento contínuo e mais rigoroso dentro do ambiente hospitalar.

Para atingir esse nível de eficiência, a inteligência artificial foi alimentada com aproximadamente 300 horas de gravações capturadas por câmeras em incubadoras durante quase dois anos. Esse treinamento permitiu que o software aprendesse a identificar padrões de comportamento e reações físicas que indicam dor com maior consistência do que a observação humana convencional. O sistema agora funciona como um suporte tecnológico para auxiliar médicos e enfermeiros em decisões rápidas e precisas.