{"id":99,"date":"2024-10-03T11:38:48","date_gmt":"2024-10-03T14:38:48","guid":{"rendered":"https:\/\/departamentos.uel.br\/ciencias-do-esporte\/?p=99"},"modified":"2024-10-03T11:40:42","modified_gmt":"2024-10-03T14:40:42","slug":"pesquisa-usa-ia-na-avaliacao-de-joelhos-de-pacientes-com-osteoartrite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/departamentos.uel.br\/ciencias-do-esporte\/sem-categoria\/2024\/10\/03\/pesquisa-usa-ia-na-avaliacao-de-joelhos-de-pacientes-com-osteoartrite\/","title":{"rendered":"Pesquisa usa IA na avalia\u00e7\u00e3o de joelhos de pacientes com osteoartrite"},"content":{"rendered":"\n

Pesquisadores da UEL, em parceria com universidades da Noruega, Holanda e Canad\u00e1, desenvolveram uma tecnologia in\u00e9dita utilizando algoritmos e Intelig\u00eancia Artificial (IA) para estimar cargas no joelho em pessoas saud\u00e1veis e com osteoartrite. O estudo foi publicado em Janeiro passado, na revista Scientific Reports<\/a>, do grupo Nature, e representa a primeira etapa da pesquisa de p\u00f3s-doutorado do professor Felipe Arruda Moura, do Departamento de Ci\u00eancias do Esporte e coordenador do Laborat\u00f3rio de Biomec\u00e2nica Aplicada (LBA), do Centro de Educa\u00e7\u00e3o F\u00edsica e Esporte (Cefe) da UEL.<\/p>\n\n\n\n

O estudo avaliou diferentes modelos de machine learning <\/em>(aprendizagem de m\u00e1quina) para estimar os picos de for\u00e7as de contato no joelho em pessoas saud\u00e1veis e com osteoartrite durante a caminhada. De acordo com o professor, avaliar e calcular as cargas no joelho durante tarefas do cotidiano \u00e9 importante para um diagn\u00f3stico nos primeiros est\u00e1gios da doen\u00e7a. Em muitos casos, a osteoartrite \u00e9 assintom\u00e1tica e somente vai ser diagnosticada quando o quadro de limita\u00e7\u00e3o funcional e dor j\u00e1 est\u00e3o em est\u00e1gios avan\u00e7ados, que necessitam de cirurgias para implanta\u00e7\u00e3o de pr\u00f3teses.<\/p>\n\n\n\n

De acordo com o pesquisador, o Brasil n\u00e3o disp\u00f5e de dados precisos sobre a incid\u00eancia da osteoartrite na popula\u00e7\u00e3o, por\u00e9m, a literatura mostra que 12% dos idosos apresentam a doen\u00e7a, configurando um problema de sa\u00fade p\u00fablica. O estudo \u00e9 importante porque abre a possibilidade de realizar uma an\u00e1lise de baixo custo, utilizando uma c\u00e2mera de celular e os recursos da IA.<\/p>\n\n\n\n

Para se ter uma dimens\u00e3o dos recursos necess\u00e1rios para um exame detalhado de carga no joelho, \u00e9 preciso um laborat\u00f3rio com equipamentos espec\u00edficos, que normalmente n\u00e3o existem nem nos hospitais. Na UEL, o exame \u00e9 feito no Laborat\u00f3rio de Biomec\u00e2nica Aplicada, utilizando c\u00e2meras especiais e uma esteira de caminhada. Os dados coletados s\u00e3o posteriormente analisados pelos pesquisadores, que conseguem apontar exatamente as for\u00e7as de contato no joelho e o grau de osteoartrite.<\/p>\n\n\n\n

Segundo o professor, esse trabalho \u00e9 impratic\u00e1vel sob o ponto de vista cl\u00ednico, fora de ambientes especializados. O estudo, explica ele, representa o primeiro passo para essa an\u00e1lise a baixo custo. A partir de agora ele pretende refinar o modelo criado e torn\u00e1-lo acess\u00edvel. Os testes realizados demonstraram um acerto da ordem de 95%.<\/p>\n\n\n\n

Durante a pesquisa foram avaliados 24 modelos de machine learning<\/em> em dados laboratoriais de an\u00e1lise de movimento da caminhada para predizer os picos de for\u00e7a de contato do joelho. Al\u00e9m de simular centenas de par\u00e2metros em cada modelo, foram avaliados o impacto de mais ou menos dados para treinar cada modelo. A expectativa \u00e9 de que futuramente seja poss\u00edvel realizar estimativas do grau da osteoartrite utilizando equipamentos simples e os recursos da IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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