Dores nos ombros, braços e mãos podem ser indicativos precoces de problemas de saúde que podem impactar trabalhadores. Pesquisadores da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) desenvolveram uma ferramenta inovadora que combina inteligência artificial e psicometria para identificar diferentes níveis de desconforto musculoesquelético.
Desenvolvimento da pesquisa e resultados
O estudo, realizado no Campus do Sertão, em Delmiro Gouveia, obteve uma precisão superior a 96% nos testes realizados. Os resultados foram publicados na revista científica Expert Systems with Applications, referência internacional em inteligência artificial, engenharia e computação.
Colaboração e abrangência da pesquisa
Além dos pesquisadores da Ufal, o artigo contou com a participação de instituições como Universidade de São Paulo (USP), Universidade Federal da Paraíba (UFPB), Universidade Federal do Amapá (Unifap), Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) e Universidade do Estado do Pará (Uepa).
Tecnologia inovadora para prevenção de problemas de saúde
Os distúrbios musculoesqueléticos ligados ao trabalho podem ser evitados com a identificação precoce de desconfortos. A avaliação objetiva desses sintomas foi realizada por meio da combinação da Teoria de Resposta ao Item (TRI) com algoritmos de aprendizado de máquina.
Estudo e avaliação dos trabalhadores
O estudo envolveu 300 trabalhadores de diferentes áreas, como indústria calçadista, professores, técnicos de enfermagem e profissionais do comércio varejista. A partir de questionários sobre desconfortos em regiões específicas dos membros superiores, os pesquisadores construíram uma escala com seis níveis de desconforto.
Precisão e resultados do estudo
Após testes, a Máquina de Vetores de Suporte (SVM) apresentou o melhor desempenho, com índice F1 de 96,1%. A técnica de inteligência artificial Shap foi utilizada para identificar os sintomas mais relevantes, como mãos, antebraços e cotovelos.
Aplicabilidade da tecnologia e perspectivas futuras
A tecnologia desenvolvida pode ser implementada em plataformas digitais para acompanhamento contínuo da saúde dos trabalhadores. O estudo abre caminho para a integração com dispositivos móveis e sistemas de recomendação personalizada de intervenções de acordo com o nível de desconforto identificado.
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