UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
MADRID 22 jun. (EUROPA PRESS) -
Analisar a maneira como uma pessoa bate um ovo durante um minuto, com base nas informações coletadas por um relógio inteligente, pode ajudar a avaliar alterações motoras associadas à doença de Parkinson em casa, conforme demonstrado por especialistas do Grupo de Pesquisa em Instrumentação e Acústica Aplicada da Universidade Politécnica de Madri (UPM).
O estudo, publicado na revista “Technologies”, contou com a participação de 22 pessoas com Parkinson, todas membros da Associação de Parkinson de Madri, e 16 pessoas saudáveis que atuaram como grupo de controle. Enquanto batiam um ovo, o relógio inteligente registrava sinais de aceleração e velocidade angular por meio de sensores inerciais; posteriormente, esses sinais foram processados utilizando técnicas de aprendizado de máquina.
Cada participante realizou a tarefa durante uma semana. Em uma primeira sessão, o exercício foi realizado em condições supervisionadas. Depois, os participantes repetiram a atividade em casa, sem supervisão direta, e retornaram ao final do estudo para uma última sessão supervisionada. Dessa forma, foi possível comparar o desempenho do sistema tanto em um ambiente controlado quanto em condições reais de uso.
Os resultados mostram diferenças claras entre os grupos. As pessoas com Parkinson apresentaram, de forma sistemática, menor amplitude de movimento, uma frequência de oscilação mais lenta e uma diminuição progressiva da energia do sinal ao longo da tarefa. Esses padrões estão alinhados com as manifestações clínicas da bradicinesia, como é conhecido o abrandamento dos movimentos, característico da doença.
A partir desses sinais, a equipe extraiu características nos domínios temporal e frequencial e avaliou diferentes modelos de aprendizado de máquina. O melhor desempenho foi obtido com um modelo de máquina de vetores de suporte, que atingiu uma precisão de 91,1% em condições supervisionadas. Quando o modelo foi aplicado a dados coletados em casa, a precisão manteve-se em 87,8%, com uma redução inferior a 4%.
Os autores do estudo destacaram que esse resultado é “especialmente relevante”, já que um dos principais desafios da inteligência artificial aplicada à saúde digital é que os modelos funcionem fora do laboratório, em condições da vida real.
POR QUE A TAREFA DE BATER UM OVO?
Os pesquisadores perceberam a necessidade de desenvolver um método para avaliar o mal de Parkinson em uma situação mais próxima da vida real, como forma complementar à análise em consultório, que é realizada com base em escalas clínicas e observação especializada, mas que se limita a oferecer uma avaliação pontual do estado motor da pessoa, o qual pode ser alterado por variáveis situacionais e outros fatores.
Nesse contexto, o grupo escolheu a atividade de bater um ovo, uma escolha que não é aleatória, já que se trata de uma tarefa cotidiana que requer movimentos repetitivos de flexão-extensão e rotação do pulso, manter um ritmo relativamente constante e sustentar a energia do movimento durante um período de tempo. Por isso, muitos pacientes identificam em atividades como essa — cozinhar, mexer, bater ou manusear utensílios — o momento em que começaram a perceber que algo não estava certo em seus movimentos.
Além disso, bater um ovo não só faz parte das atividades da vida diária, como também é comumente utilizado como exercício na terapia ocupacional para trabalhar a mobilidade, a coordenação e a funcionalidade da mão e do pulso. Para os pesquisadores, essa dupla dimensão — como atividade cotidiana e reabilitação terapêutica — tornava a tarefa uma candidata “especialmente interessante” para estudar sintomas motores de forma natural, reproduzível e próxima da experiência real dos pacientes.
“Uma tarefa cotidiana, bem definida e fácil de reproduzir, pode gerar sinais com informações suficientes para que os modelos de inteligência artificial extraiam dados úteis, mesmo quando a medição é realizada em casa”, destacou a equipe de pesquisa, que ressaltou que “o objetivo não é substituir a avaliação clínica”.
Os resultados obtidos permitem avançar em direção a uma ferramenta que poderia facilitar, no futuro, o acompanhamento longitudinal dos sintomas motores, reduzir a necessidade de deslocamentos para determinadas avaliações e oferecer informações complementares sobre a evolução do paciente em seu ambiente habitual.
Também poderia ajudar a conectar a avaliação tecnológica a tarefas que as pessoas com Parkinson reconhecem como significativas em sua vida cotidiana, o que favorece uma pesquisa mais compreensível, aceitável e centrada no paciente.
No entanto, os autores enfatizaram que se trata de uma linha de pesquisa em desenvolvimento e que serão necessários estudos com coortes mais amplas e diversificadas antes de se considerar sua aplicação clínica generalizada.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático