Desenvolvendo um sistema de reabilitação de equilíbrio para idosos, baseado em IMU e IA: treinamento personalizado e estratégias preventivas

O desenvolvimento de um sistema de reabilitação do equilíbrio para idosos, integrando detecção de Unidade de Medição Inercial (IMU) e Inteligência Artificial (IA). Os principais componentes técnicos e metodologia são os seguintes:

Fundação Tecnológica:

Sensores IMU serão usados ​​para monitorar e avaliar o movimento e a postura humana. Esses sensores detectam movimento por meio de acelerômetros, giroscópios e magnetômetros, permitindo uma análise precisa da marcha.

A IA e as Redes Adversariais Generativas (GAN) processarão os dados para personalizar os regimes de treinamento com base nas características fisiológicas e de movimento do indivíduo.

Um sistema de captura de movimento Vicon 3D será usado em conjunto com IMUs para validação e coleta de dados durante a fase de desenvolvimento.

Fases de pesquisa:

Ano 1: Desenvolvimento de um sistema de treinamento de marcha baseado em IA usando IMUs. Isto envolve a criação de um banco de dados de marcha e protocolos de treinamento de equilíbrio usando movimentos bilaterais e unilaterais.

Ano 2: Otimizando o sistema de treinamento usando IA e GAN para diversificar os dados e melhorar a eficácia do treinamento.

Ano 3: Validação clínica do sistema comparando resultados entre participantes submetidos a treinamento baseado em IMU versus exercícios físicos padrão.

Protocolos de treinamento:

Ambiente Exergame: Os participantes realizam exercícios em um ambiente virtual, que imita as condições do mundo real, mas inclui elementos artificiais para desafiar o equilíbrio e a coordenação.

Treinamento de equilíbrio: O treinamento baseado em skate concentra-se em movimentos unilaterais das pernas, monitorados por IMUs para fornecer feedback e ajustar a dificuldade com base no desempenho.

Análise de dados:

Dados de marcha: IA e GAN são usados ​​para gerar perfis de marcha personalizados, que serão inseridos no sistema de treinamento.

Análise Estatística: Vários testes estatísticos (por exemplo, ANOVA) avaliarão a eficácia do sistema em comparação com métodos convencionais de reabilitação.

Este sistema visa proporcionar aos idosos uma reabilitação personalizada, reduzindo o risco de quedas e melhorando a sua qualidade de vida.