Ganador 2021

Fábio Henrique Monteiro Oliveira

(UFU) – Brasília, DF

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

Tecnología punta al servicio del diagnóstico del Parkinson

Un sistema con sensores detecta las características de los movimientos sutiles de la mano y ayuda a identificar si son síntomas de la enfermedad

El Parkinson es uno de los trastornos neurológicos de más rápido crecimiento en el mundo y, según las estimaciones, puede alcanzar los 17 millones de casos en Brasil en 2040. Las estadísticas del IBGE (Instituto Brasileño de Geografía y Estadística) también indican 36 mil nuevos diagnósticos positivos al año.1

Aunque no hay cura, hacer un diagnóstico preciso (que puede tardar hasta un año) es esencial para garantizar la calidad de vida de quienes viven con la enfermedad. Y eso fue lo que inspiró al investigador Fábio Henrique Monteiro Oliveira en el doctorado en Ingeniería Biomédica de la Universidad Federal de Uberlândia (MG). Al unirse a un programa de investigación que lleva más de 20 años estudiando la enfermedad de Parkinson, pudo combinar sus conocimientos en sistemas de información y computación, áreas que había estudiado en la licenciatura y la maestría, para desarrollar una tecnología que ayudara a la identificación de la enfermedad.

"La interfaz hombre-máquina siempre me ha atraído. Poder interactuar con la máquina sin usar un teclado y un ratón es fascinante. Y la informática es un área transversal, es decir, se puede aplicar en cualquier segmento con grandes beneficios", explica el profesor de Informática del Instituto Federal de Brasilia.

Nada más comenzar sus estudios, Fábio convivió con personas que padecen Parkinson y aprendió que es difícil diagnosticar la enfermedad: "Una de las formas de definir y tratar el Parkinson es analizando el movimiento. Los temblores de manos, pies y cabeza son signos típicos de la enfermedad. Sin embargo, también aparecen en otras enfermedades, lo que puede confundir y dificultar el diagnóstico".

A partir de ahí, el investigador dedicó sus estudios a crear una tecnología que detectara y cuantificara el movimiento de las manos de estos pacientes. "La idea era captar y evaluar los temblores con sensores de cámara, sin tocar a las personas".

Tras muchas investigaciones, Fabio creó un sistema, compuesto por hardware y software, capaz de leer y traducir los sutiles movimientos de las manos de los pacientes. "Construí una caja, del tamaño un poco más grande que una mano, en la que instalé sensores que leen los temblores y envían estos datos al software. El programa identifica la frecuencia y la velocidad del temblor y el tiempo que tarda la persona en volver a moverse. Con esto, es posible saber si los temblores son más bien los característicos del Parkinson o no", explica Fábio.

Uno de los ganadores de 2021 del Premio SBEB-Boston Scientific de Innovación en Ingeniería Biomédica para el SUS, el profesor destaca la importancia del enfoque multidisciplinar para apoyar las iniciativas orientadas a la salud. "Eso es lo que permite la Ingeniería Biomédica: un diálogo multisectorial, que beneficia a la sociedad". Actualmente, existe un prototipo del sistema creado por Fábio en la Universidad Federal de Uberlândia, pero el investigador sigue trabajando en una versión con mejoras, esperando que obtenga la certificación de Anvisa y llegue realmente a quienes lo necesitan.

Algoritmos, ecuaciones y lo último en tecnología dominan el día a día de Fábio, pero equilibra su rutina con dosis extra de naturaleza. Entre sus actividades favoritas se encuentran los viajes off-road siempre que puede tener días de descanso, las escapadas a los senderos para ir en bicicleta y la natación. Es durante estos momentos cuando recarga su energía para volver a la universidad. "Para mí, estudiar es ampliar mi mente y mis horizontes de posibilidades".

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.
Disponible en: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/24535/21927/293934. Accesso en: 4 jul. 2022.