Uso de aplicativo para análise de movimento: estudo piloto

Resumo

Medidas alternativas e de baixo custo podem ser importantes para análise do movimento humano. Objetivo: Verificar a concordância de análise de movimento humano entre aplicativo de monitoramento por meio de inteligência artificial com análise tridimensional de movimento. Método: Estudo transversal observacional no qual voluntário sadio realizou movimentos de: flexão dos braços, flexão de cotovelos, flexão de tronco, inclinação de tronco e sentar e levantar. As imagens foram captadas por meio de sistema de análise tridimensional do movimento por câmeras infravermelhas e pelo aplicativo da Linkfit por meio de dois dispositivos móveis (smartphones). Foram comparados os ângulos estimados pelo aplicativo da Linkfit com os ângulos correspondentes medidos pelo sistema de análise tridimensional do movimento. Para comparar os ângulos da LinkFit com os ângulos mensurados pelo laboratório tridimensional de movimento, o teste de causalidade de Granger foi usado para cada série paralela dos dados.  Resultados: A utilização de técnicas de visão computacional e deep learning para detecção de movimento utilizando câmeras de celular mostrou um grau de concordância de 84% em relação à medidas geradas por análise tridimensional de movimento realizadas em laboratório. Conclusão: A utilização de técnicas de visão computacional e deep learning é promissora para a realização de estudos que envolvem a detecção do movimento do corpo humano, quando comparadas com medidas de padrão-ouro de análise de movimento, podendo ser portanto, uma  alternativa.  Estudos futuros devem ser realizados utilizando maior número de voluntários e movimentos, com o intuito de consolidar os resultados obtidos nesse estudo.