O uso da inteligência artificial na capacitação do fisioterapeuta quanto ao tratamento da Doença de Parkinson

Por: professor Marco Aurélio Bonvino e as estudantes Isabelle Macedo Favorito, Mariana de Assis Morales e
Nathalia Holtz Duarte de Paula

A Doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa progressiva caracterizada pela perda de neurônios dopaminérgicos na substância negra, resultando em sintomas motores e não motores. Inicialmente, os sintomas não motores, como distúrbios do sono, perda do olfato e alterações de humor, surgem antes das manifestações motoras, como tremor, rigidez, bradicinesia e instabilidade postural. Entre as alterações motoras, a marcha é uma das mais afetadas, apresentando redução da velocidade, diminuição do comprimento do passo e episódios de congelamento (freezing), que aumentam o risco de quedas e a dependência funcional.

Embora os fármacos auxiliem no controle dos sintomas motores, seus efeitos diminuem com o tempo, tornando a reabilitação fisioterapêutica essencial para preservar a mobilidade, a independência e a qualidade de vida. Nesse contexto, estratégias baseadas em tecnologia vêm ampliando as possibilidades de intervenção, permitindo avaliações mais precisas e terapias mais motivadoras.

Tradicionalmente, o diagnóstico da DP é feito com base na avaliação clínica e em escalas como a Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS). Apesar de amplamente utilizadas, essas medidas dependem da observação subjetiva do avaliador e não captam pequenas variações no estado funcional do paciente.

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem se destacado em métodos não tradicionais de diagnóstico, capazes de identificar alterações sutis e precoces associadas à doença. Por exemplo, sistemas de IA têm detectado a DP por meio da análise de padrões respiratórios noturnos, obtidos por cintos ou sensores sem fio, além de identificar anormalidades em marcha, caligrafia, fala e expressões faciais — elementos muitas vezes imperceptíveis na avaliação clínica convencional. Essas abordagens representam um avanço em direção a um diagnóstico mais objetivo, precoce e não invasivo.

Paralelamente, a Realidade Virtual (RV) tem se consolidado como ferramenta inovadora na reabilitação do paciente parkinsoniano, criando ambientes tridimensionais e imersivos que simulam situações do cotidiano. Por meio de jogos terapêuticos e tarefas interativas, o treinamento motor e cognitivo torna-se mais envolvente e funcional. Quando combinada a sensores inerciais (IMUs) — como acelerômetros, giroscópios e magnetômetros —, a RV possibilita o registro detalhado de parâmetros de movimento, como velocidade, cadência, variabilidade e simetria da marcha.

Nesse cenário, a integração entre IA, RV e IMUs desponta como uma possibilidade promissora para o futuro da fisioterapia na DP. Por meio de algoritmos capazes de aprender com grandes volumes de dados coletados pelos sensores, seria possível detectar padrões precoces de alteração motora e fornecer feedbacks objetivos para apoiar decisões clínicas mais precisas e personalizadas. A IA poderia processar e interpretar os dados captados durante os exercícios em RV, gerando relatórios automáticos de evolução e auxiliando o fisioterapeuta na definição de metas e ajustes terapêuticos em tempo real.

Nessa perspectiva, a IA funcionaria como um “olhar ampliado”, capaz de identificar variações sutis de desempenho, riscos de queda ou alterações motoras incipientes, muitas vezes imperceptíveis ao olho humano. Assim, a tecnologia não substituiria o raciocínio clínico, mas atuaria como ferramenta de apoio à decisão, fortalecendo a prática baseada em evidências.

Apesar do potencial, ainda existem desafios, como a padronização dos dados, o custo dos dispositivos e as questões de privacidade das informações coletadas. Além disso, é fundamental garantir que os sistemas de IA considerem fatores extrínseco, como obstáculos do ambiente, evitando análises errôneas.

A integração entre IA, sensores inerciais e realidade virtual representa, portanto, um campo emergente e inovador na reabilitação da Doença de Parkinson. Essa combinação tem potencial para aprimorar e otimizar a capacitação do fisioterapeuta, permitindo um acompanhamento mais preciso, intervenções personalizadas e maior segurança clínica.

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