Luva inteligente promete melhorar mobilidade de pacientes com AVC

Por: Diário da Saúde  Data: 30/01/2024 às 09:53

Tecnologia está incorporada em uma luva capaz de rastrear os movimentos das mãos e dos dedos durante os exercícios de reabilitação

Luva inteligente promete melhorar mobilidade de pacientes com AVC
( Imagem: Diário da Saúde)

Uma equipe de pesquisadores, médicos e engenheiros canadenses começou a testar uma nova tecnologia para ajudar na recuperação de pessoas que sofreram acidente vascular cerebral (AVC).

Luva inteligente promete melhorar mobilidade de pacientes com AVC

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O objetivo é ambicioso: Restaurar o uso dos membros e mãos dos pacientes com sequelas do derrame.

A tecnologia está incorporada em uma luva capaz de rastrear os movimentos das mãos e dos dedos durante os exercícios de reabilitação.

A luva incorpora uma rede sofisticada de fios altamente sensíveis e sensores de pressão, tudo tecido em um têxtil elástico confortável. Os sensores permitem rastrear, capturar e transmitir sem fio até mesmo os menores movimentos das mãos e dos dedos.

“Com esta luva, podemos monitorar os movimentos das mãos e dos dedos dos pacientes sem a necessidade de câmeras. Podemos então analisar e ajustar seus programas de exercícios para obter os melhores resultados possíveis, mesmo remotamente,” afirma a Dra Janice Eng.

Ao contrário de produtos similares disponíveis no mercado, a luva é sem fio, confortável e higiênica, podendo ser facilmente lavada após a retirada da bateria, o que a equipe acredita facilitará seu uso em clínicas de fisioterapia.

“Esta é a luva mais precisa que conhecemos, que pode rastrear o movimento das mãos e dos dedos e a força de preensão sem a necessidade de câmeras de captura de movimento. Graças aos modelos de aprendizado de máquina que desenvolvemos, a luva pode determinar com precisão os ângulos de todas as articulações dos dedos e do pulso conforme eles se movem. A tecnologia é altamente precisa e rápida, capaz de detectar pequenos esticamentos e pressões e prever movimentos com pelo menos 99% de precisão – igualando o desempenho das caras câmeras de captura de movimento,” concluiu o professor Peyman Servati.

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