Investigadores do Departamento de Engenharia Informática (DEI) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) desenvolveram vários modelos de inteligência artificial (IA) para prever possíveis perdas auditivas e apoiar profissionais de saúde a tomar decisões.
O projeto Audiology for All (A4A), que visa democratizar o acesso aos cuidados de saúde auditiva, decorreu em colaboração com a Escola Superior de Saúde de Coimbra e o Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores (DEEC) da FCTUC, tendo sido liderado pela empresa Sensing Evolution, revelou a FCTUC, numa nota enviada hoje à agência Lusa.
Segundo o docente do DEI e investigador do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC), Nuno Lourenço, foram analisadas diversas bases de dados existentes para identificar as áreas com maior incidência de perda auditiva e os fatores de risco.
“Um dos aspetos mais marcantes foi a ligação entre a proximidade a zonas industriais e aeroportos e o aumento de casos de perda auditiva”, informou.
O estudo revelou ainda que o nível de escolaridade e a capacidade económica influenciam significativamente a aquisição de aparelhos auditivos, muitas vezes inacessíveis para famílias com menor rendimento.
Além de criar modelos de recomendação para os técnicos de saúde, “foram integradas visualizações de dados que ajudaram a população a compreender a importância dos rastreios auditivos regulares”, explicou o coordenador do projeto na Universidade de Coimbra (UC).
“A ferramenta forneceu indicações claras sobre as áreas geográficas mais propensas a problemas auditivos e motivou ações direcionadas, como campanhas de rastreio em locais específicos”, acrescentou.
No comunicado, a FCTUC afirmou que, apesar de desafios iniciais, como a pandemia de Covid-19, que limitou a recolha de amostras representativas, o projeto “alcançou bastante sucesso” ao expandir a base de dados e gerar recomendações precisas, e o impacto positivo levou a empresa Sensing Evolution a considerar a expansão da iniciativa para Espanha e Reino Unido.
“O próximo passo é adaptar a metodologia desenvolvida para outros tipos de rastreios, como os de diabetes e doenças cardiovasculares, testando a aplicabilidade dos modelos noutras áreas da saúde preventiva”, adiantou Nuno Lourenço, realçando que, “embora os algoritmos necessitem de ajustes, a base metodológica pode ser amplamente aplicada, dependendo da qualidade dos dados disponíveis”.
