A fisioterapia está evoluindo com a ajuda da tecnologia, e um novo estudo aponta para avanços significativos na correção e classificação de exercícios. Pesquisadores desenvolveram um método inovador que utiliza redes neurais e dados de sensores vestíveis para monitorar e aprimorar a precisão dos movimentos durante a reabilitação. Essa abordagem tem o potencial de transformar a maneira como os pacientes se recuperam de lesões e doenças.
O método proposto, chamado RFL (Random Forest Long Short-Term Memory), integra técnicas de aprendizado de máquina para analisar dados coletados por sensores inerciais e magnéticos. Esses sensores, presentes em dispositivos como smartphones, capturam informações detalhadas sobre os movimentos do corpo. Ao processar esses dados, o sistema consegue identificar padrões e corrigir posturas inadequadas durante os exercícios, oferecendo um feedback em tempo real para o paciente.
Os resultados do estudo demonstram que o método RFL alcançou uma precisão de 99% na classificação de exercícios de fisioterapia. Essa alta precisão sugere que a tecnologia pode ser uma ferramenta valiosa para auxiliar os fisioterapeutas no acompanhamento dos pacientes, permitindo uma reabilitação mais eficaz e personalizada. Além disso, a possibilidade de monitoramento remoto pode reduzir a necessidade de visitas frequentes à clínica, tornando o processo mais acessível e conveniente para os pacientes. A combinação de sensores e inteligência artificial abre portas para sistemas de assistência fisioterapêutica mais adaptáveis e inteligentes, mitigando riscos associados a diversas condições de saúde.
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