Construção de um Sistema de IA para a Supervisão Automática dos Exercícios de Reabilitação do Ombro (Rehab-SPIA) (Rehab-SPIA)

A atual fase histórica e a crescente necessidade de reabilitação no mundo fazem dos sistemas de tele-reabilitação, e e-Health em geral, ferramentas fundamentais para aumentar o engajamento do paciente e a adesão aos cuidados, elementos cruciais para a preservação do SUS em uma perspectiva de revisão de gastos e otimização de recursos.

Em particular, o paciente em reabilitação tem em média uma adesão ao Home Exercise Program (HEP) entre 30-50%, a que se acrescenta frequentemente uma reduzida eficácia da aprendizagem motora devido à falta de feedback sobre a precisão do gesto, tal como acontece no hospital ou ambulatório sob a supervisão de um terapeuta.

As novas abordagens computacionais para a análise de dados sobre o movimento humano, visando o desenvolvimento de algoritmos para supervisionar automaticamente a precisão do gesto do paciente durante o exercício de autotratamento domiciliar, tentam resolver esta última questão crítica.

Entre as abordagens mais promissoras estão aquelas baseadas em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), em especial as de última geração, denominadas subsimbólicas (ou conexionistas).

Esses algoritmos despertam muito interesse por sua capacidade de extrair automaticamente as propriedades salientes do movimento, reduzindo a intervenção de especialistas à coleta de todos os dados e à possível rotulação dos exemplos (5). mostra uma falta de modelos desenvolvidos com o envolvimento direto de médicos e uma escassez de conjuntos de dados criados com populações de pacientes.

Além disso, a maioria dos modelos presentes na literatura foi criada com inúmeros dispositivos de entrada, muitas vezes com alto índice tecnológico e custos consideráveis ​​para a implementação de um possível atendimento no domicílio do paciente.

Por estas razões queremos criar um conjunto de dados clínicos especializados, partindo apenas dos vídeos dos exercícios, envolvendo populações específicas por patologia e construídos com base no julgamento clínico. Com estas características, este projeto visa automatizar ao máximo o processo de análise de movimento, reduzindo enormemente os custos decorrentes do uso de tecnologias e minimizando o erro humano, tudo isso explorando as mais recentes abordagens computacionais para criar uma solução útil e de baixo custo. ferramenta de custo para reeducação funcional domiciliar.

Dada a importância do Programa de Exercícios Domiciliários na doença do ombro, optou-se por selecionar uma população de doentes acometidos pelas principais patologias que afetam esta articulação.

O principal objetivo do estudo é criar e validar uma ferramenta de software para a análise automática e especializada da execução correta dos principais exercícios de reabilitação para a recuperação funcional do ombro após patologias ortopédicas.