Protótipo de ferramenta para o auxílio de exercícios fisioterapêuticos

Abstract

Lesões podem ser causadas por diversas razões, desde acidentes até condições médicas. Elas podem causar dor significativa, desconforto e podem dificultar o dia-a-dia dos pacientes em suas atividades rotineiras. Em tais casos, o tratamento com fisioterapia pode ser uma maneira efetiva de lidar com esses sintomas e de adquirir funcionalidade física completa. Em alguns casos, a prática de exercícios específicos de fisioterapia pode se estender por longos períodos, e após o início em uma clínica especializada, deve ser realizada pelo paciente em sua residência ou outro local de sua escolha, como academia, etc. Nesta situação, a ausência do profissional fisioterapeuta pode acarretar a execução errada dos movimentos, comprometendo sua eficácia e até se tornar prejudicial ao paciente. Neste trabalho apresentamos a proposta de uma ferramenta que auxilie o paciente na prática dos exercícios de fisioterapia prescritos pelo profissional em sua residência, utilizando visão computacional e inteligência artificial (aprendizado de máquina), de modo que a execução seja correta e traga benefícios ao paciente. Os resultados iniciais incluem a captura de pontos chaves no movimento do paciente, que serão utilizados para o treinamento de um modelo de Machine Learning para indicação de possíveis erros na realização dos exercícios.