Ganhador 2021

Fábio Henrique Monteiro Oliveira

(UFU) – Brasília, DF
Avaliação objetiva dos sintomas motores da Doença de Parkinson por meio de sensores sem contato.

Tecnologia de ponta a serviço do diagnóstico de Parkinson

Sistema com sensores detecta as características dos movimentos sutis das mãos e ajuda a identificar se são sintomas da doença

O Parkinson é um dos distúrbios neurológicos que mais cresce em todo mundo e, segundo estimativas, pode chegar a 17 milhões de casos no Brasil até 2040. As estatísticas do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) apontam também 36 mil novos diagnósticos positivos por ano. ¹

Apesar de não ter cura, fazer um diagnóstico preciso (que pode demorar até um ano) é fundamental para garantir a qualidade de vida de quem convive com a doença. E foi isso que inspirou o pesquisador Fábio Henrique Monteiro Oliveira no doutorado em Engenharia Biomédica da Universidade Federal de Uberlândia (MG). Ingressante em um programa de pesquisa que já estudava a Doença de Parkinson há mais de 20 anos, ele pôde conjugar seus conhecimentos em sistemas da informação e computação, áreas que havia estudado na graduação e no mestrado, para desenvolver uma tecnologia que ajudasse na identificação da doença.

“A interface homem-máquina sempre me atraiu. Poder interagir com a máquina sem usar teclado e mouse é fascinante. E a computação é uma área transversal, ou seja, ela pode ser aplicada em qualquer segmento com grandes benefícios”, explica o professor de Computação do Instituto Federal de Brasília.

Logo que começou seus estudos, Fábio conviveu com parkinsonianos e aprendeu que o diagnóstico da doença é bastante difícil. “Uma das formas de definir e tratar o Parkinson é pela análise do movimento. Tremores das mãos, dos pés e da cabeça são sinais típicos da doença. Entretanto, eles também surgem em outras enfermidades, o que pode confundir e dificultar o diagnóstico.”

Com base nisso, o pesquisador dedicou seus estudos a criar uma tecnologia que detectasse e quantificasse o movimento das mãos desses pacientes. “A ideia era capturar e avaliar os tremores com sensores de câmera, sem tocar nas pessoas.”

Depois de muito investigar, Fábio criou um sistema, composto por hardware e software, capaz de ler e traduzir os sutis movimentos das mãos dos pacientes. “Construí uma caixa, cujo tamanho era um pouco maior do que o de uma mão, na qual instalei sensores que leem os tremores e mandam esses dados para o software. O programa identifica a frequência e a velocidade do tremor e o tempo que a pessoa leva para começar o movimento de novo. Com isso, é possível dizer se os tremores são mais parecidos com os característicos do Parkinson ou não”, explica Fábio.

Um dos vencedores de 2021 do Prêmio SBEB-Boston Scientific para Inovação em Engenharia Biomédica para o SUS, o professor ressalta a importância da abordagem multidisciplinar para apoiar iniciativas voltadas à saúde. “É isso que a Engenharia Biomédica permite: um diálogo multissetorial, que beneficia a sociedade.” Atualmente, há um protótipo do sistema criado por Fábio na Universidade Federal de Uberlândia, mas o pesquisador ainda trabalha em uma versão com melhorias, torcendo para que conquiste a certificação da Anvisa e chegue de fato a quem precisa.

Os algoritmos, as equações e as últimas novidades em tecnologia dominam o dia a dia de Fábio, mas ele equilibra sua rotina com doses extras de natureza. Fazer viagens off-road sempre que consegue alguns dias de descanso, fugir para trilhas para pedalar e nadar estão entre suas atividades preferidas. É nesses momentos que recarrega a energia para voltar à universidade. “Para mim, estudar é expandir a mente e os horizontes de possibilidades.”

1 SANTOS, Giovanni F.; NUNES E SILVA, Guilherme de Q. et al. Doença de Parkinson: Padrão epidemiológico de internações no Brasil. Publicado em 3 jan. 2022. In: Research, Society and Development, v. 11, n. 1, e13511124535, 2022 (CC BY 4.0). DOI: http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24535.
Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/24535/21927/293934. Acesso em: 4 jul. 2022.

CONHEÇA OS VENCEDORES DAS EDIÇÕES PASSADAS

  • Glaucya Wanderley Santos Markus
    Glaucya Wanderley Santos Markus
    2021
    Universidade do Brasil Guaraí, TO

    Desenvolvimento e Avaliação de Software para Acompanhamento de Gestantes com Sífilis.

  • Mayla dos Santos Silva
    Mayla dos Santos Silva
    2021
    UnB - Viçosa, AL

    Desenvolvimento de base de dados de imagens, classes e mensuração de úlceras do Pé Diabético para técnicas de classificação e ferramentas de auxílio a diagnóstico.

  • Fábio Henrique Monteiro Oliveira
    Fábio Henrique Monteiro Oliveira
    2021
    UFU – Brasília, DF

    Avaliação objetiva dos sintomas motores da Doença de Parkinson por meio de sensores sem contato.

  • Paula Santos
    Paula Santos
    2021
    USP – Ribeirão Preto, SP

    Marie: Modelo computacional Inteligente para sugestão de Diagnóstico de COVID-19 e outras Patologias Pulmonares.

  • Valter Augusto de Freitas Barbosa
    Valter Augusto de Freitas Barbosa
    2022 - SUS
    (UFRPE) – Recife, PE

    Sistema web para teste rápido de Covid-19 baseado em Randon Forest e exames de sangue.

  • Leandro Lopes de Azevedo
    Leandro Lopes de Azevedo
    2022 - SUS
    (M3DIC) – Natal, RN

    Localizador de veias de baixo custo.

  • Luciana Regina Ferreira Pereira da Mata
    Luciana Regina Ferreira Pereira da Mata
    2022 - SUS
    (UFMG) – Belo Horizonte, MG

    Aplicativo móvel para tratamento da incontinência urinária pós prostatectomia radical.

  • Maria Eugenia Lambertinez Rivera
    Maria Eugenia Lambertinez Rivera
    2022 - LATAM
    (Universidad ECCI) - Colômbia

    Design of technical assistance for standing.

  • Edgar Darío Báez
    Edgar Darío Báez
    2022 - LATAM
    (Universidad Nacional del Nordeste) – Argentina

    A clinical decision support System to managing beds in ICU.

  • Pedro Galván
    Pedro Galván
    2022 - LATAM
    (Universidade Nacional de Asunción) – Paraguai

    Factibilidad de la utilización de inteligencia artificial para el cribado de pacientes com Covid-19 em Paraguay.

  • Felipe Fava de Lima
    Felipe Fava de Lima
    2023 - SUS
    (USP) - São Paulo, SP

    CARE - Dispositivo de Monitoramento Cardiorespiratório para Detecção de Falha de Extubação.

  • Raimundo Guimarães Saraiva Junior
    Raimundo Guimarães Saraiva Junior
    2023 - SUS
    (UnB) - Fortaleza, CE

    Inteligência Computacional no Apoio ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer.

  • Luanne Cardoso Mendes
    Luanne Cardoso Mendes
    2023 - SUS
    (UFU) - Uberlândia, MG

    RehaBEElitation: um jogo sério para a reabilitação e monitoramento de indivíduos com a doença de Parkinson.

  • Ronald Rivas Coluchi
    Ronald Rivas Coluchi
    2023 - LATAM
    (Universidad Nacional de Asunción) - Asunción, Paraguay

    Aplicación de la Telemática en el monitoreo remoto de Bancos de Muestras Biológicas.

  • Natalia Garay Badenian
    Natalia Garay Badenian
    2023 - LATAM
    (Universidad de la República) - Montevideo, Uruguay

    CENEPSIA factibilidad de un dispositivo de ultrasonido para el tratamiento de focos epilépticos refractarios.

  • Marcelo de Almeida Viana
    Marcelo de Almeida Viana
    2020
    (UNICAMP) – Campinas, SP

    Desfibrilador multidirecional transtorácico: projeto, construção e testes.

  • Laíse Oliveira Resende
    Laíse Oliveira Resende
    2020
    (UFU) – Uberlândia, MG

    Avaliação de sinais eletrofisiológicos e desenvolvimento de imunossensores para detecção de troponina T e proteína C reativa.

  • Fabrício Noveletto
    Fabrício Noveletto
    2020
    (UDESC) – Joinville, SC

    Sistema Biomédico para Avaliação e Reabilitação Motora em Hemiparéticos por AVC.

  • Caroline de Cássia Batista de Souza
    Caroline de Cássia Batista de Souza
    2020
    (UFPE) – Recife, PE

    Análise da Caminhada dentro d’água em Pessoas com Doença de Parkinson.

  • Ricardo Ribeiro Alves Fernandes
    Ricardo Ribeiro Alves Fernandes
    2020
    (INCA) – Rio de Janeiro, RJ

    Custo-Efetividade da radioterapia de prótons e fótons no tratamento do meduloblastoma em crianças.

  • André T. Sugawara
    André T. Sugawara
    2020
    (USP) – São Paulo, SP

    Abandono de tecnologias assistivas: Avaliação dos níveis de abandono e fatores que os influenciam.

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