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Uma nova pesquisa publicada no JAMA Network Open apresenta uma ferramenta inovadora baseada em inteligência artificial (IA) para avaliar estágios dos ciclos de sono-vigília em recém-nascidos. Utilizando vídeos gravados com smartphones, o estudo demonstrou a eficácia do modelo em monitorar o desenvolvimento neonatal, destacando a possibilidade de reduzir a dependência de avaliações manuais, com características mais subjetivas, nos cuidados intensivos neonatais.
Monitoramento neonatal tradicional versus IA: a revolução em andamento
A avaliação manual dos estados do ciclo sono-vigília neonatal é um processo demorado e sujeito a variações interobservadores. Este estudo, realizado no Japão, introduz uma solução prática: o uso de IA para analisar movimentos da cabeça e das mãos em vídeos capturados por smartphones. Com base no modelo YOLOv7 para detecção de partes do corpo e no DWPose para estimativa de pose, os pesquisadores registraram e analisaram 49 gravações de 27 recém-nascidos internados em unidades de terapia intensiva neonatal.
Os resultados demonstraram que o modelo DWPose superou o YOLOv7 em precisão e recall, sendo capaz de identificar estados do cilco sono-vigília com alta fidelidade. Movimentos rápidos da cabeça e das mãos foram associados a estados 3 e 4, enquanto movimentos mais irregulares do direcionamento da cabeça foram correlacionados a estados de despertar e excitação mais elevados (5 e 6).
Desenvolvimento cerebral em foco: dos 34 às 44 semanas de idade pós-menstrual
O estudo também acompanhou a progressão do desenvolvimento motor em recém-nascidos prematuros entre 34 e 44 semanas de idade pós-menstrual. Foi observada uma aceleração significativa na velocidade média dos movimentos da cabeça e das mãos após 40 semanas, sugerindo um marco no desenvolvimento neurofisiológico. Por outro lado, a variabilidade na direção dos movimentos não mostrou diferenças significativas nesse período.
Esses achados corroboram a literatura existente, indicando que a regulação dos ciclos de sono-vigília melhora com o desenvolvimento, com transições mais frequentes para estados intermediários de alerta calmo e vigília ativa.
Limitações e oportunidades futuras
Apesar de promissor, o estudo enfrentou limitações, incluindo uma pequena amostra e a ausência de dados longitudinais para validar os achados em populações maiores. Além disso, fatores como movimentos reflexos ou condições médicas pré-existentes não foram completamente isolados, o que pode influenciar os padrões de movimento observados.
A integração de IA no monitoramento neonatal representa um avanço significativo, mas estudos adicionais são necessários para estabelecer sua aplicabilidade em larga escala e explorar potenciais limitações, como a influência de diferentes condições neonatais no desempenho do modelo.
Referência do artigo:
Nishio M, Takeda N, Miyata R, et al. Artificial Intelligence–Based Video Assessment of Neonatal State. JAMA Network Open. 2025;8(1):e2455948. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.55948.
Autor
Flávio Melo – Pediatra
- CRM 5239 | RQE 3065
- Formado pela Universidade Federal da Paraíba, Dr. Flávio é pediatra pelo IMIP e atua em diversos projetos de relevância internacional, como o enfrentamento ao Zika Vírus e infecções neonatais no estado da Paraíba. Além de sua atuação clínica, ele é educador digital há 8 anos, criador de conteúdo no @flaviopediatra, mentor de carreira para médicos, consultor de conteúdo médico na DrHub e coordenador do Advisory board médico da empresa.
