05/10/2022 - 1:01
Pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT), nos Estados Unidos, desenvolveram um dispositivo sem fio doméstico capaz de detectar e analisar os movimentos dos indivíduos durante as atividades do dia a dia. Ele pode ser utilizado para avaliar a gravidade de Parkinson, a progressão da doença e a resposta do paciente à medicação por meio do monitoramento do movimento e da velocidade da marcha dele. O Parkinson é uma doença neurológica que afeta milhões de pessoas em todo o mundo.
Com o tamanho aproximado a de um roteador de wi-fi, o dispositivo coleta dados usando sinais de rádio que refletem no corpo do paciente enquanto ele se movimenta. Os pesquisadores usaram o dispositivo para realizar estudo com 50 participantes durante um ano. Entre eles, 34 tinha Parkinson. Eles mostraram que, usando algoritmos para analisar os dados coletados, era possível rastrear a progressão de Parkinson e a resposta à medicação de forma mais eficaz do que com avaliações periódicas na clínica.
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“Poder ter um aparelho em casa que pode monitorar um paciente e informar ao médico remotamente sobre a progressão da doença e a resposta à medicação para que ele possa atende-lo mesmo que o paciente não possa vir à clínica – agora eles têm informações reais e confiáveis - que realmente contribuem muito para melhorar a equidade e o acesso”, diz a autora sênior Dina Katabi, professora de Thuan e Nicole Pham no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) e uma investigador principal no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) e na MIT Jameel Clinic.
Este trabalho utiliza um dispositivo sem fio e transmite sinais que não interferem em outros dispositivos sem fio em casa. Isso cria um “radar humano” que pode rastrear o movimento de uma pessoa em uma sala. O dispositivo incorpora um classificador de aprendizado de máquina que pode identificar os sinais de rádio precisos refletidos no paciente, mesmo quando há outras pessoas se movendo pela sala. Algoritmos avançados usam esses dados de movimento para calcular a velocidade da marcha – quão rápido a pessoa está andando.
Como o dispositivo opera em segundo plano e funciona o dia todo, todos os dias, ele pode coletar uma enorme quantidade de dados. Os pesquisadores queriam ver se poderiam aplicar o aprendizado de máquina a esses conjuntos de dados para obter informações sobre a doença ao longo do tempo.
Eles usaram métodos estatísticos para analisar os dados e descobriram que a velocidade da marcha em casa pode ser usada para rastrear efetivamente a progressão e a gravidade do Parkinson. Por exemplo, eles mostraram que a velocidade da marcha diminuiu quase duas vezes mais rápido para indivíduos com Parkinson, em comparação com aqueles sem.
“Monitorar o paciente continuamente enquanto ele se move pela sala nos permitiu obter medições realmente boas de sua velocidade de marcha. E, com tantos dados, conseguimos realizar uma agregação que nos permitiu ver diferenças muito pequenas”, diz Zhang.
Os pesquisadores mostraram ainda que as flutuações diárias na velocidade de caminhada de um paciente correspondem à forma como eles estão respondendo à medicação – a velocidade de caminhada pode melhorar após uma dose e depois começar a diminuir após algumas horas, à medida que o impacto da medicação desaparece.
O médico pode usar esses dados para ajustar a dosagem da medicação de forma mais eficaz e precisa, já que os medicamentos usados para tratar os sintomas da doença podem causar sérios efeitos colaterais se o paciente receber muito.
