O tremor é um movimento involuntário causado por contrações nos músculos e, normalmente, afeta as extremidades superiores como as mãos. No entanto, também pode se manifestar em outras partes do corpo a exemplo de pernas, tronco e cabeça. Nem sempre um tremor precisa ser considerado uma condição patológica, uma vez que a fadiga muscular, a ansiedade ou o estresse são alguns fatores do cotidiano que também podem desencadeá-lo. Neste caso, esses tremores são classificados como fisiológicos. No entanto, os tremores patológicos podem impactar significativamente a vida cotidiana, especialmente nos casos mais graves.
Os tremores patológicos são debilitantes e provocam um grande impacto no dia a dia dos pacientes. Essas condições podem ter múltiplas origens. Mas, geralmente estão relacionadas a um distúrbio do sistema nervoso central, sendo um sintoma primário do tremor essencial e da doença de Parkinson. Essas condições afetam 1,33% e 0,11% da população geral, respectivamente. No entanto, se for considerada apenas a população idosa, as taxas de prevalência aumentam significativamente para 5,79% e 0,90%, respectivamente.
A avaliação dos tremores patológicos é realizada principalmente em ambientes clínicos. No entanto, existem algumas limitações que envolvem, por exemplo, a natureza qualitativa da avaliação entre diferentes médicos, a restrição de tempo devido à disponibilidade com o paciente e uma representação irrealista da condição do paciente por causa da sua presença em um ambiente diferente do que habita. De acordo com dados da literatura, limitações como essas levam ao diagnóstico incorreto de tremor essencial, por exemplo, em aproximadamente 37% dos casos.
Estratégias
Uma das soluções poderia ser o uso de dispositivos vestíveis, especialmente relógios inteligentes que poderiam fornecer uma avaliação quantitativa e objetiva dos tremores por serem equipados com vários sensores. Além disso, esses relógios podem medir continuamente quantidades cinemáticas como aceleração, oferecendo uma potencial solução para o monitoramento de tremores.
Para testar a hipótese, o físico Caetano Ternes desenvolveu um algoritmo potencialmente capaz de quantificar os movimentos captados por um relógio inteligente durante o mestrado no Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), dentro de um projeto que integra o Hub Viva Bem de Inteligência Artificial Aplicada em Saúde e Bem-Estar. A tecnologia poderá auxiliar na análise do tremor e, por consequência, na definição da terapia e da dosagem da medicação a favor dos pacientes com doença de Parkinson.
O algoritmo clássico baseado na análise de Fourier foi implementado para extrair as principais características do tremor, que são amplitude, frequência e variação da frequência. “Essas medições foram validadas pela comparação com características fisiológicas dos tremores e classificações clínicas de tremor fornecidas por um especialista, o atual padrão ouro para avaliação de tremores”, explica o físico Caetano Ternes, que desenvolveu a pesquisa sob orientação dos professores Rickson Coelho Mesquita e Gabriela Castellano.
No entanto, a ideia do algoritmo não é dar o diagnóstico a partir de um relógio, mesmo porque se trata de uma doença multifatorial. Assim, a principal contribuição do dispositivo é fornecer subsídios para o ajuste do tratamento. Dessa forma, o paciente levaria para casa o relógio inteligente que vai medir o tremor, automática e continuamente, registrando em que horário melhorou ou piorou.
Coletas clínicas
Durante o estudo, uma equipe médica também realizou coletas clínicas em alguns pacientes do Ambulatório de Distúrbios de Movimento do Hospital das Clínicas da Unicamp, supervisionada pela médica neurologista Laura Silveira Moriyama. Os resultados mostraram que a abordagem proposta pode viabilizar uma futura solução para a quantificação de tremores e sensível a tremores subclínicos, que são mais difíceis de serem detectáveis e poderiam ser negligenciados durante a análise dos vídeos pelo especialista. “Os médicos fizeram a análise clínica pelo vídeo gravado das coletas”, explica o pesquisador.
