Todo pai conhece a frustração de responder ao choro de um bebê, se perguntando se seu filho está com fome, molhado, cansado, precisando de um abraço, ou talvez até com dor. Um grupo de pesquisadores nos EUA desenvolveu um novo método de inteligência artificial que pode identificar e distinguir entre sinais de choro normais e anormais, como as resultantes de uma doença subjacente. O método, baseado em um algoritmo de reconhecimento de linguagem cry, promete ser útil para os pais em casa, bem como em ambientes de saúde, já que os médicos podem usá-lo para discernir os gritos de crianças doentes.

A pesquisa foi publicada na edição de maio da IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica ( JAS ), uma publicação conjunta do IEEE e da Associação Chinesa de Automação.

Profissionais de saúde experientes e pais experientes podem distinguir com bastante precisão entre as muitas necessidades de um bebê com base nos sons de choro que ele emite. Embora o choro de cada bebê seja único, eles compartilham algumas características comuns quando resultam dos mesmos motivos. Identificar os padrões ocultos no sinal de choro tem sido um grande desafio, e aplicações de inteligência artificial já se mostraram uma solução apropriada dentro deste contexto.

A nova pesquisa usa um algoritmo específico baseado no reconhecimento automático de fala para detectar e reconhecer as características do choro infantil. Para analisar e classificar esses sinais, a equipe usou o sensoriamento compactado como uma forma de processar big data com mais eficiência. O sensoriamento comprimido é um processo que reconstrói um sinal com base em dados esparsos, e é especialmente útil quando os sons são gravados em ambientes barulhentos, que é onde o choro do bebê normalmente ocorre. Neste estudo, os pesquisadores desenvolveram um novo algoritmo de reconhecimento da linguagem do choro que pode distinguir os significados dos sinais normais e anormais do choro em um ambiente barulhento. O algoritmo é independente do crier individual, o que significa que pode ser usado em um sentido mais amplo em cenários práticos como uma forma de reconhecer e classificar várias características do choro e entender melhor por que os bebês choram e quão urgente é o choro.

"Como uma linguagem especial, há muitas informações relacionadas à saúde em vários sons de choro. As diferenças entre os sinais de som realmente transportam as informações. Essas diferenças são representadas por diferentes características dos sinais de choro. Para reconhecer e potencializar as informações, temos que extrair os recursos e, em seguida, obter as informações neles, "diz Lichuan Liu, autor correspondente e Professor Associado de Engenharia Elétrica e Diretor do Laboratório de Processamento de Sinais Digitais cujo grupo conduziu a pesquisa.

Os pesquisadores esperam que as descobertas de seu estudo possam ser aplicáveis ​​a várias outras circunstâncias de cuidados médicos em que a tomada de decisão depende fortemente da experiência. "Os objetivos finais são bebês mais saudáveis ​​e menos pressão sobre os pais e cuidadores, "diz Liu." Estamos buscando colaborações com hospitais e centros de pesquisa médica, para obter mais dados e entrada de cenário de requisitos, e esperançosamente poderíamos ter alguns produtos para a prática clínica, " Ela adiciona.