Inteligência artificial pode transformar a avaliação da dor em recém-nascidos

Na UTI neonatal, onde cada sinal vital é monitorado com precisão milimétrica, existe um aspecto do cuidado que ainda desafia a medicina: a dor. Diferentemente de outros pacientes, o recém-nascido não dispõe de palavras para expressar o que sente. Sua experiência de sofrimento se revela em gestos sutis: uma contração facial, um choro diferente, um movimento corporal mais tenso. Interpretar esses sinais exige sensibilidade clínica, mas também envolve incertezas.

Ainda hoje, a avaliação da dor neonatal é atravessada por limitações importantes, variando conforme o profissional, o contexto clínico e as ferramentas disponíveis.

Um estudo recente publicado na revista Nature, conduzido por Engenheiros do Centro Universitário FEI e pediatras da Unifesp (Universidade Federal de São Paulo), intitulado “Is this neonate feeling pain? Leveraging clinical knowledge towards high-precision Large Language Model-based neonatal pain assessment”, propõe um novo caminho: o uso de inteligência artificial para tornar essa avaliação mais objetiva, contínua e precisa.

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Entre a sensibilidade clínica e os limites das escalas atuais

Hoje, a prática clínica utiliza escalas como NIPS e CRIES para estimar a dor neonatal. Embora úteis, essas ferramentas apresentam limitações importantes.

“A avaliação da dor no recém-nascido é, de fato, um dos maiores desafios da neonatologia. As escalas são úteis, mas são subjetivas, dependem da experiência do profissional e podem variar conforme idade gestacional, estado clínico e uso de sedação”, explica a neonatologista Dra. Larissa Pires.

Outro ponto crítico é que essas avaliações são pontuais. “Muitas vezes não conseguimos captar as flutuações da dor ao longo do tempo, o que pode levar tanto à subvalorização quanto à supervalorização da dor”, acrescenta.

Essa lacuna clínica foi justamente o ponto de partida para a pesquisa.

Quando engenharia e medicina se encontram

Do lado da engenharia, o desafio também era claro: como traduzir sinais sutis e complexos em dados analisáveis?

Segundo o engenheiro Lucas Carlini, um dos autores do estudo, a resposta surgiu da colaboração entre áreas. “A identificação da dor ocorre de forma indireta, por meio de sinais comportamentais, como expressão facial e movimentos. Os médicos já conheciam esses sinais, mas faltavam ferramentas capazes de analisá-los com precisão”, explica.

A parceria entre médicos e engenheiros permitiu avançar nesse ponto. Inicialmente, a equipe utilizou tecnologias como rastreamento ocular para entender como especialistas observam o rosto do bebê durante a avaliação clínica. Com o avanço da pesquisa, o foco passou a ser a aplicação de modelos de inteligência artificial capazes de replicar, e aprimorar, esse processo.

Como a inteligência artificial “aprende” a identificar dor

O estudo utiliza modelos conhecidos como Vision-Language Models, que combinam análise de imagens e linguagem. Na prática, esses sistemas são treinados com grandes volumes de dados e podem ser orientados por instruções específicas, um processo chamado engenharia de prompt.

“Podemos pedir que o modelo analise pontos específicos da face, como olhos, boca e narinas, usando critérios clínicos já estabelecidos. Quando as instruções são mais detalhadas, a precisão da análise aumenta significativamente”, explica Carlini.

Essa abordagem representa uma mudança importante em relação aos métodos tradicionais de deep learning, que muitas vezes identificam padrões sem relação direta com a dor.

“Aqui, conseguimos orientar a inteligência artificial a usar conhecimento médico real. Isso torna o sistema mais confiável e controlável”, afirma.

Um novo olhar sobre a dor e sobre o cuidado

Do ponto de vista clínico, o impacto potencial é significativo.

“Uma ferramenta baseada em inteligência artificial pode trazer mais objetividade, padronização e reprodutibilidade para a avaliação da dor”, afirma a Dra. Larissa Pires. “Isso permite uma detecção mais precoce e precisa, o que é fundamental para um cuidado mais humanizado e seguro”.

O equilíbrio na conduta terapêutica também tende a melhorar. Na neonatologia, tanto a dor não tratada quanto o uso excessivo de analgésicos podem trazer riscos ao cérebro em desenvolvimento.

“Uma ferramenta mais precisa pode ajudar a tratar quando necessário e evitar medicações quando não há indicação clara. Isso contribui para uma abordagem mais individualizada e neuroprotetora”, destaca a neonatologista.

Monitoramento contínuo: o futuro das UTIs neonatais

Um dos cenários mais promissores apontados pelo estudo é a possibilidade de monitoramento contínuo da dor.

Na prática, isso poderia significar a integração da tecnologia aos sistemas já existentes na UTI neonatal, funcionando como um “monitor de dor” em tempo real.

“Esses ambientes têm muitos bebês sendo monitorados ao mesmo tempo. Um bebê pode manifestar dor e isso não ser percebido imediatamente”, explica Carlini. “Com um sistema automatizado, seria possível identificar sinais de dor continuamente e alertar a equipe”.

A ideia inclui o uso de câmeras acopladas às incubadoras e integração com outros dados fisiológicos, como frequência cardíaca e temperatura, sempre com foco em soluções não invasivas.

Para a Dra. Larissa, os benefícios são claros: “Isso pode reduzir a sobrecarga da equipe, permitir decisões mais rápidas e melhorar significativamente o conforto e a proteção neurológica do paciente”.

Uma tecnologia com potencial além da neonatologia

Embora o foco do estudo seja os recém-nascidos, os pesquisadores apontam que a tecnologia pode abrir caminhos importantes para outros grupos que também enfrentam dificuldades na expressão da dor.

“Pacientes sedados, idosos com demência ou pessoas com comprometimento neurológico também podem se beneficiar”, afirma Larissa. Nesses contextos, a dor frequentemente é subdiagnosticada, justamente pela limitação na comunicação verbal e pela interpretação subjetiva dos sinais clínicos.

Carlini complementa que a metodologia é adaptável. “O ponto central é identificar quais sinais são relevantes em cada população. Em idosos com demência, por exemplo, já existem escalas baseadas em expressão facial e comportamento, o que facilita essa adaptação”.

Em cenários mais complexos, como pacientes sob sedação, a análise pode exigir uma abordagem multimodal. “Nesses casos, além das expressões faciais, podemos integrar dados fisiológicos, como frequência cardíaca e outros parâmetros clínicos, ampliando a capacidade de detecção da dor”, explica.

Essa possibilidade amplia o alcance da tecnologia e reforça seu potencial como ferramenta transversal no cuidado de pacientes vulneráveis, em diferentes fases da vida.

Do laboratório à prática clínica

Apesar dos resultados promissores, ainda há etapas importantes antes da implementação clínica.

Segundo os especialistas, será necessário validar a tecnologia em larga escala, testar diferentes populações e integrar o sistema à rotina hospitalar.

“Precisamos avaliar o desempenho em diferentes contextos, com diversidade de pacientes e ambientes”, explica Carlini. “Também é fundamental desenvolver um protótipo funcional e ouvir o feedback das equipes de saúde”.

Para a Dra. Larissa, a incorporação da inteligência artificial será gradual, mas inevitável. “Ela não substitui o médico, mas amplia nossa capacidade de monitoramento e tomada de decisão”.

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Tecnologia a serviço do cuidado

Mais do que um avanço tecnológico, o estudo aponta para uma mudança de paradigma na forma de cuidar de pacientes que não podem expressar sua dor.

“No final, o objetivo não é apenas melhorar métricas ou desenvolver modelos mais precisos”, resume Carlini. “É garantir mais conforto, cuidado e qualidade de vida para esses bebês extremamente frágeis, desde os primeiros momentos de vida”.

Em um campo onde cada detalhe importa, a tecnologia surge não como substituta da sensibilidade médica, mas como sua aliada, ajudando a tornar visível aquilo que, até hoje, muitas vezes permanecia em silêncio.

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