Engenheiros fazem grandes ‘avanços’ na tecnologia de análise de marcha

Um estudo da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação e do Sensing Institute (I-SENSE) da Florida Atlantic University revela que sensores vestíveis montados nos pés e uma câmera de profundidade 3D podem medir com precisão como as pessoas andam – mesmo em ambientes clínicos movimentados – oferecendo uma alternativa poderosa e mais acessível às ferramentas tradicionais de avaliação da marcha.

A marcha, o padrão de como uma pessoa anda, é um marcador cada vez mais importante da saúde geral, usado na detecção do risco de queda, no monitoramento da reabilitação e na identificação de sinais precoces de doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson e a doença de Alzheimer. Embora passarelas eletrônicas como a Zeno Walkway tenham sido consideradas o padrão ouro para análise da marcha, seu alto custo, grande área ocupada e portabilidade limitada restringem o uso generalizado, especialmente fora de ambientes controlados de laboratório.

Para superar essas barreiras, pesquisadores e colaboradores da FAU conduziram o primeiro estudo conhecido para avaliar simultaneamente três tecnologias de detecção diferentes: unidades de medição inercial vestíveis (IMUs) APDM; Câmera de profundidade Azure Kinect da Microsoft; e o Zeno Walkway – sob condições clínicas idênticas do mundo real. A câmera com sensor de profundidade captura dados 3D, imagens coloridas e movimentos corporais para uso em IA, robótica e rastreamento de movimento.

Os resultados do estudo, publicados na revista Sensoresrevelam que as IMUs montadas nos pés e o Azure Kinect não apenas correspondem à precisão das ferramentas tradicionais, mas também permitem análises de marcha escalonáveis, remotas e econômicas.

“Esta é a primeira vez que essas três tecnologias foram comparadas diretamente lado a lado no mesmo ambiente clínico”, disse Behnaz Ghoraani, Ph.D., autor sênior e professor associado do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação da FAU e do Departamento de Engenharia Biomédica, e bolsista I-SENSE.

“Queríamos responder a uma pergunta que a área vem fazendo há muito tempo: Será que ferramentas mais acessíveis, como wearables e câmeras sem marcadores, podem corresponder de forma confiável ao padrão clínico para análise detalhada da marcha? A resposta é sim, especialmente quando se trata de sensores montados nos pés e do Azure Kinect.”

O estudo recrutou 20 adultos com idades entre 52 e 82 anos, que completaram testes de caminhada de tarefa única e dupla – um método frequentemente usado para imitar condições de caminhada do mundo real que exigem multitarefa ou atenção dividida. A marcha de cada participante foi capturada pelos três sistemas ao mesmo tempo, graças a uma plataforma de hardware personalizada desenvolvida pelos pesquisadores da FAU, que sincronizou com precisão todas as fontes de dados em milissegundos.

Os pesquisadores avaliaram 11 marcadores de marcha diferentes, incluindo métricas básicas como velocidade de caminhada e frequência de passos, bem como indicadores mais detalhados, como tempo de passada, fases de apoio e tempo de balanço. Esses marcadores foram analisados ​​por meio de métodos estatísticos para comparar as medidas de cada dispositivo com as do Zeno Walkway.

Os resultados foram claros: os sensores montados nos pés mostraram uma concordância quase perfeita com a passarela em quase todos os marcadores de marcha. O Azure Kinect também teve um desempenho impressionante, mantendo uma forte precisão mesmo em ambientes clínicos complexos e reais, onde várias pessoas, incluindo cuidadores e funcionários, estavam presentes no campo de visão da câmera. Em contraste, os sensores montados na região lombar, que são comumente usados ​​em estudos de marcha vestíveis, demonstraram precisão e consistência significativamente mais baixas, particularmente para eventos de ciclo de marcha de granulação fina.

Muitos estudos usam sensores na região lombar porque são fáceis de montar. No entanto, os dados deste estudo mostram que muitas vezes não conseguem captar os detalhes com os quais os médicos mais se preocupam – especialmente marcadores baseados no tempo que podem revelar sinais precoces de problemas neurológicos.

“Ao testar essas ferramentas em um ambiente clínico realista com todo o ruído visual imprevisível que as acompanha, fizemos grandes avanços na validação delas para uso diário”, disse Ghoraani. “Isto não é apenas um experimento de laboratório. Essas tecnologias estão prontas para atender às demandas do mundo real.”

É importante ressaltar que o estudo é o primeiro a comparar o Azure Kinect com uma passarela eletrônica para marcadores de marcha microtemporais – preenchendo uma lacuna crítica na literatura e confirmando o valor clínico potencial do dispositivo.

“As implicações desta pesquisa são de longo alcance”, disse Stella Batalama, Ph.D., reitora da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da FAU. “À medida que os sistemas de saúde adotam cada vez mais a telessaúde e o monitoramento remoto, tecnologias escalonáveis, como sensores de pé vestíveis e câmeras de profundidade, estão emergindo como ferramentas poderosas. Elas permitem que os médicos monitorem a mobilidade, detectem sinais precoces de declínio funcional e personalizem intervenções – sem a necessidade de equipamentos caros e que ocupam muito espaço.”

Os coautores do estudo são o primeiro autor Marjan Nassajpour e Mahmoud Seifallahi, ambos estudantes de doutorado na Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da FAU; e Amie Rosenfeld, fisioterapeuta pesquisadora e diretora assistente de educação; Magdalena I. Tolea, Ph.D., professora assistente de pesquisa em neurologia e diretora associada de pesquisa; e James E. Galvin, MD, professor de neurologia, chefe da Divisão de Neurologia e diretor do Comprehensive Center for Brain Health, todos da Escola de Medicina Miller da Universidade de Miami.