Universidade
Projeto em Coimbra cria modelos de inteligência artificial para prever possíveis perdas auditivas
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.
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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.
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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.
Para 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”.
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