Estudantes do Icomp desenvolvem algoritmo de inteligência artificial capaz de detectar quedas de idosos

A ideia é alertar familiares, cuidadores e assistência médica para que o socorro à pessoa acidentada seja feito quanto antes
Por Sandra SiqueiraEquipe Ascom UFAM 
Revisão Rozana Barbosa

A iniciativa é parte do Projeto Super, parceria entre a UFAM e a Samsung que visa estimular a capacitação e a pesquisa em 11 cursos de graduação da Instituição, que propõe a utilização de inteligência artificial para solucionar problemas em diferentes áreas, inclusive na saúde. Os estudantes desenvolveram um algoritmo capaz de supervisionar a ocorrência de quedas de pessoas idosas com o objetivo de enviar um alerta para familiares ou assistência médica. De acordo com o DataSUS/SIH, de 2018 a julho de 2021, mais de 460 internações hospitalares de idosos foram resultantes de quedas.
O algoritmo utiliza câmeras de vídeo para identificar quando uma pessoa “está caindo”. “Treinamos um algoritmo baseado em redes neurais profundas, mais especificamente usando Transformers (o mesmo método utilizado pelo ChatGPT). A finalidade deste trabalho é poder monitorar pessoas idosas que moram sozinhas sem assistência, ao mesmo tempo que PODE enviar um alarme para uma central de monitoramento e ajuda a detectar uma queda que possa machucar severamente a pessoa. O algoritmo PODE ser utilizado sem supervisão humana, respeitando os direitos de privacidade”, informa Matteo Freitas Reis, aluno que desenvolveu a ferramenta.
O professor do Instituto de Computação (Icomp), Juan Gabriel Colonna, foi quem sugeriu que o projeto fosse voltado para a saúde dos idosos por acreditar que a IA PODE contribuir muito para a solução de problemas e necessidades atuais como as quedas dos idosos. “As quedas representam um sério risco à saúde dos idosos, podendo resultar em lesões graves, fraturas e complicações médicas. A detecção precoce e a resposta rápida a uma queda podem ser cruciais para minimizar o impacto desses incidentes, possibilitando uma intervenção imediata, reduzindo as consequências adversas e melhorando a qualidade de vida dos idosos”, comenta o docente. “A detecção automatizada de quedas por meio de inteligência artificial PODE aliviar a carga sobre os sistemas de saúde e os cuidadores, otimizando os recursos disponíveis. A IA PODE monitorar continuamente e de forma não invasiva o ambiente dos idosos, identificando quedas de maneira eficaz e possibilitando uma resposta mais eficiente, seja por meio de alerta automáticos para cuidadores ou serviços de emergência. Essa eficiência contribui para um atendimento mais rápido e personalizado, reduzindo o tempo de reação e minimizando os efeitos adversos das quedas”, completa.
Metodologia
De acordo com os desenvolvedores, foi empregado o conjunto de dados ‘NTU RGB+D’, uma extensa base de dados voltada para análise de atividades humanas tridimensionais. Este conjunto de dados incluiu 800 vídeos documentando quedas, os quais foram utilizados no treinamento do modelo, junto com outros 800 vídeos que registraram atividades cotidianas comuns. “A partir desses registros visuais, procedemos à identificação da posição e orientação das articulações e partes do corpo humano, tais como mãos, cabeça, tronco, braços e pernas, por meio da aplicação da biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google, conhecida como MediaPipe Pose. Essa biblioteca se utiliza de técnicas de inteligência artificial para realizar a detecção de poses humanas em tempo real a partir de imagens ou vídeos. Após isso, treinamos um algoritmo fundamentado em redes neurais profundas, especificamente utilizando arquiteturas baseadas em Transformers. Isso resultou no desenvolvimento de um sistema capaz de realizar detecção de quedas em tempo real por meio da análise de sequência de frames dos vídeos”, relata Matteo.
Resultados
O sistema desenvolvido no estudo demonstrou taxa de precisão de 99,06% na tarefa de detecção de quedas em idosos. Este desempenho foi validado utilizando uma seleção aleatória com 20% dos vídeos do conjunto de dados. “A implementação do sistema de detecção de quedas em tempo real oferece potenciais aplicações cruciais na detecção precoce de quedas em idosos, por meio da integração de Inteligência Artificial (IA). É particularmente relevante no âmbito do monitoramento de segurança e cuidados de saúde para a população idosa, onde a detecção precisa e automatizada de quedas desempenha um papel vital na prevenção de lesões e no fornecimento de assistência imediata”, registra o professor Juan Colonna.