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UFPB estudará uso de inteligência artificial e voz humana para diagnosticar doenças neurodegenerativas

A iniciativa, coordenada pela UFPB, receberá R$ 5 milhões da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI)

Por Carlos Rocha Publicado em
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UFPB estudará o uso de inteligência artificial e da voz humana para diagnosticar doenças neurodegenerativas

Pesquisadores da Universidade Federal da Paraíba (UFPB) estão desenvolvendo uma iniciativa inovadora que utiliza inteligência artificial (IA) para revolucionar o diagnóstico e monitoramento de diversas condições de saúde, como esquizofrenia, depressão, Alzheimer e doença de Parkinson. O projeto, intitulado "Biomarcadores vocais e neurofisiológicos para predição, diagnóstico e monitoramento da saúde", visa criar sensores baseados em IA capazes de identificar mudanças sutis em biomarcadores biológicos, incluindo a voz humana, para indicar possíveis transtornos mentais ou neurodegenerativos.

A iniciativa, coordenada pela UFPB, receberá R$ 5 milhões da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). Esses recursos serão destinados à modernização de infraestrutura e aquisição de equipamentos de ponta para o desenvolvimento de sistemas de IA. O objetivo é monitorar, de forma não invasiva e contínua, o funcionamento cerebral e muscular durante atividades como fala e interação social.

Segundo o professor Leonardo Lopes, do Centro de Ciências da Saúde (CCS), os dados comportamentais e neurofisiológicos captados pelos novos equipamentos serão essenciais para o desenvolvimento dos sensores e das IAs. Lopes, que lidera o Laboratório Integrado de Estudos da Voz (LIEV), destaca que a complexidade da voz humana a torna um excelente indicador de possíveis alterações em estruturas cerebrais e corporais, permitindo uma detecção precoce de doenças.

A pesquisa também envolve o Laboratório de Neurociência Social (LNS), que estuda transtornos neurocognitivos e do neurodesenvolvimento. O professor Nelson Torro, do LNS, afirma que os resultados do subprojeto podem impactar políticas públicas de saúde, aprimorando protocolos de diagnóstico e tratamento.

Com previsão de início para o segundo semestre de 2025, o projeto envolve 22 pesquisadores de 12 programas de pós-graduação e pretende criar sensores de baixo custo, que poderão otimizar o uso de recursos humanos e financeiros na área da saúde, como monitorar a intensidade de dor de pacientes em tempo real.

A UFPB já possui um histórico de aplicação de IA na saúde, incluindo um algoritmo desenvolvido para diagnosticar insuficiência cardíaca pela análise da voz. A expectativa é que as novas tecnologias possam ser usadas amplamente para melhorar o diagnóstico e monitoramento de condições críticas, beneficiando o sistema de saúde como um todo.



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