Notícia

Nova ferramenta monitora sintomas motores em pacientes com Parkinson

Freepík

Fonte

UPM | Universidade Politécnica de Madri

Data

terça-feira, 9 abril 2024 17:05

Áreas

Assistência Social. Biomecânica. Engenharia Biomédica. Informática Médica. Inteligência Artificial. Neurociências. Processamento de Sinais. Saúde do Idoso. Saúde Pública. Telemedicina. Terapia Ocupacional.

Devido à sintomatologia complexa e variável da doença de Parkinson, o monitoramento preciso e contínuo dos sintomas torna-se um aspecto fundamental para o ajuste preciso da medicação e também pode ser usado para monitoramento dos sintomas durante a validação de novos tratamentos. Este contexto tem impulsionado o desenvolvimento de estratégias baseadas na utilização de dispositivos portáteis e técnicas de inteligência artificial para monitoramento contínuo e objetivo dos sintomas.

Uma dessas novidades é o Monipar, uma solução tecnológica desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa em Instrumentação e Acústica Aplicada da Universidade Politécnica de Madri (UPM), que avalia de forma objetiva os sintomas motores da doença de Parkinson. Para isso, o usuário realiza uma série de exercícios padronizados de forma guiada, enquanto o sinal do movimento é registrado com diversos sensores integrados a um relógio inteligente comercial. Este sinal é tratado com técnicas de inteligência artificial, obtendo indicadores com os quais é possível rastrear os principais sintomas motores associados ao Parkinson. Assim, o MONIPAR fornece uma solução viável e econômica para monitorar a evolução do tremor e da lentidão dos movimentos, alguns dos sintomas motores mais comuns do Parkinson.

Doença de Parkinson

A doença de Parkinson é uma doença neurodegenerativa que afeta cerca de 8,5 milhões de pessoas em todo o mundo. A doença é caracterizada pela presença de sintomas motores como dificuldade em manter o equilíbrio, rigidez muscular, lentidão de movimentos (bradicinesia) ou tremores. Esses sintomas afetam a qualidade de vida dos pacientes e de seus familiares, o que justifica o desenvolvimento de ferramentas para melhorar o monitoramento da doença.

Atualmente, a avaliação da doença é realizada através da observação do estado motor e mental do paciente durante a execução de tarefas específicas. Este método apresenta limitações devido à valorização do sintoma. Além disso, as avaliações clínicas costumam ser realizadas em um pequeno número de consultas médicas por ano, o que dificulta o ajuste terapêutico.

Nova tecnologia

Para superar essas limitações, uma equipe de pesquisadores da UPM realizou um projeto em que os sintomas motores de pacientes com Parkinson foram monitorados por meio da realização de exercícios padronizados como os realizados durante a avaliação clínica. Para a detecção e classificação dos sintomas, foram desenvolvidos algoritmos utilizando técnicas de inteligência artificial que conseguem detectar automaticamente alguns dos sintomas mais característicos da doença, como tremor em repouso ou bradicinesia.

A solução encontrada – chamada Monipar – utiliza dispositivos inteligentes como smartwatches e smartphones. Como apontam os investigadores, “os resultados que obtivemos sugerem que o sistema proposto pode ser utilizado como uma ferramenta complementar para a avaliação de sintomas motores em pacientes com doença de Parkinson em fase inicial, fornecendo uma solução viável para a monitorização ambulatorial de sintomas motores específicos, como tremor de repouso ou bradicinesia.

O Monipar foi desenvolvido no âmbito da tese de doutoramento de Luis Sigcha no âmbito do projeto ‘Tecnologias facilitadoras para o cuidado, monitorização e reabilitação de pacientes com doença de Parkinson (TECA-PARK)”. A usabilidade da ferramenta foi validada no laboratório AGE-LAB do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, e testada com sucesso em diversas associações de Parkinson na Espanha e em Portugal.

Os resultados foram publicados na revista científica Frontiers in Neurology.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Politécnica de Madri (em espanhol).

Fonte: UPM. Imagem: Freepik.

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