Validação da inteligência artificial como ferramenta de apoio à análise da marcha em reabilitação neurológica

Por: professor Marco Aurélio Bonvino e os estudantes Katrin Lareska, Paula Raquel de Caires e Rafaela de Moura Rosa

Na reabilitação neurológica, a marcha é um indicador funcional essencial, pois evidencia a complexa combinação do controle motor, equilíbrio dinâmico e autonomia nas atividades cotidianas. Vários transtornos neurológicos, como acidente vascular cerebral (AVC), paralisia e doenças degenerativas, provocam mudanças consideráveis nos padrões da marcha. Essas mudanças geralmente resultam em perda da função motora e da coordenação, causando desvios e problemas para se mover de forma eficaz e segura. Uma avaliação precisa da marcha é fundamental para o planejamento eficaz do tratamento, considerando a complexidade dos distúrbios motores.

Atualmente, a análise da marcha utiliza diversos recursos tecnológicos, incluindo câmeras digitais e sistemas que capturam movimentos em vários ângulos. Esses avanços permitem obter dados detalhados sobre o movimento, essenciais para compreender os padrões biomecânicos envolvidos na locomoção. A análise computacional considera uma variedade de parâmetros essenciais, incluindo a velocidade da marcha, o comprimento e a cadência da passada, a simetria dos membros e os padrões rítmicos da locomoção. Os métodos computacionais, além de possibilitarem a análise quantitativa, viabilizam a classificação do nível funcional de uma pessoa, o que torna mais fácil o acompanhamento da recuperação neurológica ao longo do tempo. Esse monitoramento é essencial para adaptar as intervenções terapêuticas e garantir que as metas de reabilitação sejam alcançadas com maiores resultados.

Abordagens como essas, podem facilitar uma padronização na avaliação, diminuindo a experiencia apenas na observação clínica. Além de possibilitarem o acompanhamento de mudanças e perceptivas pequenas que muitas vezes não são observadas a olho nu, mas interferem no tratamento.

Para que esses métodos sejam implementados e utilizados na parte clinica de modo eficiente, é importante que inclua uma diversidade de população, com diferentes faixas etárias, níveis de comportamento e ambientes de reabilitação. Do mesmo modo, é essencial que os resultados sejam comparados fontes consolidadas, para comprovar que esse método é eficiente na funcionalidade terapêutica. Esses recursos quando adotados, devem considerar aspectos éticos, para garantir privacidade, especialmente em relação ao uso de imagens. 

No cenário da fisioterapia, essas ferramentas não substituem a avaliação clinica, a individualização da intervenção ou o raciocínio profissional. As ferramentas atuam como auxílio ao fisioterapeuta, disponibilizando informações mais discriminativas sobre o padrão de marcha e contribuindo na escolha de estratégias de treino, definição de propósitos, e na mensuração da evolução funcional do paciente de maneira mais objetiva e eficaz.

Portanto, observa-se que os métodos computacionais aplicados à análise da marcha representam um recurso promissor na reabilitação neurológica, possibilitando maior precisão avaliativa e acompanhamento contínuo da evolução.

Futuras investigações são necessárias para uma compreensão aprofundada da sua aplicabilidade cotidiana, embora as evidências atuais apontam um potencial significativo para auxílio ao processo terapêutico e qualificação ao cuidado.

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