A reabilitação auxiliada por robôs representa um passo à frente para pacientes com dificuldades de locomoção. Contudo, seu alto preço, junto com alguns problemas de adaptação e transferência, limitar seu uso no momento.

A respeito disso, o Grupo de Engenharia de Sistemas Embarcados da Universidade de Málaga, especializada no design de dispositivos físicos para auxiliar os usuários, desenvolveu uma cana mecanizada que pode medir o processo de reabilitação sem impactos para o paciente.

O dispositivo é de baixo custo, adaptável a usuários individuais e acessível a qualquer pessoa - os pesquisadores fizeram seus projetos, algoritmos e diagramas eletrônicos disponíveis sob uma licença aberta.

Esta bengala monitora o peso do usuário durante a caminhada, fornecendo informações individualizadas sobre seu progresso, por meio de dois sensores de pressão embutidos colocados em duas profundidades diferentes na ponta de uma bengala regular para que não afetem a ergonomia da cana. Da mesma forma, de modo a simplificar seu uso, inclui um carregador sem fio, e os dados podem ser coletados por um telefone celular via Bluetooth.

“Buscamos interação mínima com os pacientes para evitar qualquer carga cognitiva e prevenir qualquer impacto em sua rotina diária, "explica Cristina Urdiales, Chefe do Departamento de Tecnologia Eletrônica.

A pesquisa está publicada em revista científica Sensores . “Conseguimos manter o custo de fabricação da cana abaixo de € 100, "diz Joaquín Ballesteros, o designer. Ele disse que até agora, foi baixado por mais de 150 pesquisadores, principalmente dos EUA e da França.

Os especialistas explicam que, ao contrário de pulseiras ou relógios inteligentes já existentes no mercado, que obtêm métricas com base em estatísticas de usuários saudáveis, este dispositivo desenvolvido na UMA, em colaboração com ESS-H Profile na Mälardalens University (Suécia), adiciona medição real de parâmetros de etapa. Mas, além de suas aplicações médicas, que permitem que especialistas monitorem cada paciente, a cana também visa promover o envelhecimento ativo. Na verdade, já está sendo testado em Centros de Participação Ativos.

A próxima etapa do projeto é adicionar uma rede neuronal capaz de processar e interpretar os dados coletados na cana para prever indicadores mais complexos, o que representa um passo em frente na funcionalidade dos auxiliares de locomoção.