Auxílio à pesquisa 23/00488-5 - Inteligência artificial, Aprendizagem profunda - BV FAPESP
Busca avançada
Ano de início
Entree

SPIRA-BM: biomarcadores para condições respiratórias em dispositivos móveis por análise de áudio com inteligência artificial

Processo: 23/00488-5
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Marcelo Finger
Beneficiário:Marcelo Finger
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores principais:
Elisa Yumi Nakagawa ; Larissa Cristina Berti
Pesquisadores associados:Alfredo Goldman vel Lejbman ; Álvaro Campos Cavalcanti Maciel ; Anna Sara Shafferman Levin ; Arnaldo Candido Junior ; Beatriz Raposo de Medeiros ; Celso Ricardo Fernandes de Carvalho ; Colin Craig Venters ; Cristiane Bitencourt Dias ; Ester Cerdeira Sabino ; Flaviane Romani Fernandes Svartman ; Jaqueline Ribeiro Scholz ; Leandro de Araújo Pernambuco ; Lina María Garcés Rodríguez ; Marcelo Gomes de Queiroz ; Marcus Vinícius Moreira Martins ; Pablo Oliveira Antonino de Assis ; Paulo Eduardo e Silva Barbosa ; Pedro Henrique Dias Valle ; Peter G Gibson ; Rafael Capilla ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Rita Suzana Pitangueira Maciel ; Sara Del Vecchio Ziotti ; Tania Marie Ogawa ; vanessa marie mcdonald
Bolsa(s) vinculada(s):24/00329-7 - Arquiteturas de Referência Sustentáveis, BE.PQ
24/00292-6 - Especificação Contínua de Requisitos de Sistemas de Software Dirigidos a Dados, BP.IC
23/16712-1 - Um Framework para o Desenvolvimento de Gêmeos Digitais Autônomos, BP.DR
Assunto(s):Inteligência artificial  Aprendizagem profunda  Processamento de linguagem natural  Linguística de corpus  Áudio (multimídia)  Biomarcadores  Dispositivos móveis  Insuficiência respiratória 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado Automático | biomarcadores | Deep Learning | Inteligência Artificial | Linguística de Corpus | Processamento de Linguagem Natural | Inteligência Artificial

Resumo

O objetivo geral deste Projeto Temático é o desenvolvimento de conhecimento teórico, técnico e tecnológico sobre biomarcadores de condições respiratórias, cuja aplicação seja prática, barata e viável para a população brasileira. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e análise de áudio, vamos investigar biomarcadores de áudio para condições respiratórias como insuficiência respiratória, efeitos do tabagismo, e asma grave. O projeto visa desenvolver, numa primeira fase, sistemas de computação móvel que realizem a tarefa de coleta de áudio e, cujos dados serão sujeitos a processos de análise de áudio e treinamento de redes neurais; numa segunda fase, um sistema de aplicação das informações resultantes do aprendizados serão utilizadas num ambiente clínico, num processo de validação clínica da ferramenta. Há vários desafios de pesquisa inerentes a estes objetivos. Na área de inteligência artificial, teremos de desenvolver sistemas de classificação, estimativa e previsão de eventos; por exemplo, pretendemos classificar vozes com insuficiência respiratória, estimar o nível de monóxido de carbono exalado (COex) por fumantes e prever a probabilidade de ocorrência de exacerbação da asma. Na área de engenharia de software, temos o desafio de desenvolver uma arquitetura de referência para sistemas de áudio em saúde. na área de estudos de e voz e fala, teremos de encontrar padrões discriminantes das condições dos biomarcadores, por exemplo, condições de identificação de insuficiência respiratória. Nas áreas de saúde, temos os desafios de obter áudios dos pacientes ao longo do seguimento e de integrar os trabalhos clínicos com técnicas de inteligência artificial, de forma a viabilizar a aplicação prática dos biomarcadores. Para conseguir enfrentar estes desafios, o projeto se organiza de forma matricial, com três linhas de pesquisa visando desenvolver biomarcadores de áudio por computação móvel para as condições: (1) insuficiência respiratória; (2) efeitos do tabagismo; e (3) asma grave. Estas atividades são tratadas por quatro eixos transversais de ações nos âmbitos de: (a) coleta de dados; (b) engenharia de software; (c) análise acústica; e (d) aprendizado de máquina.Este Projeto baseia-se nos resultados de pesquisa alcançados no projeto SPIRA (FAPESP, 2020/06443-5) que, motivado pela pandemia de COVID-19, demonstrou a viabilidade da detecção de insuficiência respiratória por análise de áudio captado em dispositivos móveis em pacientes da primeira onda da pandemia. O grupo multidisciplinar de pesquisa conta com o mesmo cerne de pesquisadores, expandido para lidar com questões dos efeitos do tabagismo e asma grave. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)