Mundialmente, a cada 20 segundos um membro inferior - pé ou perna - é amputado em decorrência das complicações do diabetes, os dados são do Grupo Internacional de Trabalho sobre Pé Diabético.
Complicações envolvendo os membros inferiores estão entre as mais comuns em pessoas com diabetes não controlada, o que pode levar à ulceração e até a amputação. Diante dessa problemática, foi desenvolvido um aplicativo inédito para auxiliar na prevenção da úlcera do pé diabético.
O sistema é fruto de uma pesquisa multidisciplinar entre a Escola de Engenharia da Universidade Federal de Lavras (EENG/UFLA) e a área da saúde da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
O aplicativo denominado CARPeDia passou pelo teste de usabilidade em algumas Unidades Básicas de Saúde (UBS) do município de Lavras (MG). Devido ao grande número de pessoas que convivem com o diabetes, o sistema também é uma maneira de otimizar o trabalho dos profissionais de saúde, em especial enfermeiros e médicos.
O sistema de classificação de risco para a úlcera do pé diabético foi projetado por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA), “área da inteligência artificial que busca desenvolver modelos matemáticos inspirados na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência”, explica o professor Danton Diego Ferreira (EENG/UFLA).
Além de Danton, o desenvolvimento do aplicativo contou com a participação do professor Bruno Henrique Groenner Barbosa (EENG/UFLA), do estudante de Engenharia de Controle e Automação da UFLA Felipe Oliveira Chiarini e do egresso do curso de Engenharia de Controle e Automação da UFLA Igor Resende. A tecnologia utilizada tem como base o estudo realizado pela pesquisadora Ana Cláudia Barbosa Honório Ferreira, professora do Centro Universitário de Lavras (Unilavras), e na época, doutoranda em Ciências da Saúde pela Unicamp, sob orientação da professora Maria Helena Baena de Moraes Lopes, onde recebeu menção honrosa do Prêmio Capes de Tese em 2021. O aplicativo foi construído em Linguagem: HTML; Java Script; Python; CSS, e registrado na Inova na Unicamp, em cotutela com a UFLA.
A professora Ana Cláudia ressalta a importância do aplicativo na prevenção, visto que “muitos pacientes já chegam a Unidade de Saúde com a úlcera instalada nos pés, situações que poderiam ter sido evitadas com mudança de atitudes e autocuidado, uma vez que essa é uma das complicações mais graves do diabetes, que gera grandes danos físicos, psicológicos e sociais ao paciente”.
Funcionamento
Algumas informações são coletadas de pessoas com diabetes, como hábitos e cuidados com a saúde e com os pés, relato de sinais e sintomas (sensação de dor, pontadas, queimação, perda de sensibilidade em pernas e pés), calçados utilizados, presença ou não de lesões, dentre outras questões, que são respondidas e marcadas por meio do aplicativo.
Ao final, a RNA gera um percentual de risco que aquele paciente apresenta para o desenvolvimento da úlcera do pé diabético. “O interessante é que o sistema mostra as informações que impactam mais no risco do paciente desenvolver o pé diabético e, como a maioria das informações (fatores) são modificáveis, a equipe de saúde pode atuar diretamente nesses fatores de forma a levar um paciente de alto risco a se tornar baixo risco, baseado em ações de autocuidado”, destaca a pesquisadora Ana Cláudia Ferreira.
Além disso, o aplicativo apresenta um relatório individualizado com informações para o usuário a respeito dos “hábitos inadequados que ele realiza com o cuidado com os pés, e orientações para mudança de atitude, buscando auxiliar o paciente no autocuidado para a prevenção da complicação, principalmente em relação à mudança de comportamento relacionada aos fatores modificáveis para prevenção”, explica o professor Danton.
Entenda como tudo começou
A pesquisadora Ana Cláudia atua em pesquisas na área de úlcera do pé diabético desde a graduação, e o que lhe intrigava era a grande necessidade de encontrar maneiras que auxiliassem na prevenção dessa complicação.
Ela conheceu a Inteligência Artificial (IA) por meio dos trabalhos do professor Danton, que lhe apresentou pesquisas que tinham como base as RNAs para diagnóstico de outras doenças.
“Minha proposta foi desenvolver um sistema que não fosse invasivo, e que não requeresse exames clínicos para o diagnóstico. Logo, o professor Danton e eu iniciamos voluntariamente um trabalho no município de Lavras para levantar um primeiro banco de dados”, ressalta a pesquisadora Ana Cláudia.
A pesquisa ganhou amplitude e um novo banco de dados foi coletado no município de Juiz de Fora/MG. Como frutos da pesquisa, foram realizadas dissertações e teses, além da publicação de artigos e capítulos de livro, e dois registros de software e um registro de aplicativo.
Acesse os trabalhos publicados:
Artigos:
Competitive neural layer-based method to identify people with high risk for diabetic foot
Noninvasive Approach based on Self Organizing Maps to Classify the Risk of Diabetic Foot
Non-invasive method to analyse the risk of developing diabetic foot
Capítulo de livro:
Uso de Inteligência Artificial para predição e prevenção de pé diabético - capítulo de livro
Dissertações:
Tese: