Application of Forms, Data Collection and Organization Using a Bracelet for Neuromotor Behavior Analysis

• Grant number: 26/02362-7
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: March 01, 2026
• End date: May 31, 2026
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computing Methodologies and Techniques
• Principal Investigator: Clayton Reginaldo Pereira
• Grantee: Fernando Pinheiro de Moura Santos
• Host Institution: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brazil
• Associated research grant: 24/02807-3 - Bracelet for Analysis of Neuromotor Behavior in Individuals with Parkinson's Disease., AP.R

Abstract

A Doença de Parkinson (DP) é a segunda patologia degenerativa crônica mais prevalente do sistema nervoso central, segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS). Afetando aproximadamente 4 milhões de pessoas em todo o mundo, a DP acomete cerca de 1% da população com mais de 65 anos. No Brasil, estima-se que 200 mil pessoas convivam com a enfermidade, que causa limitações funcionais, como rigidez, bradicinesia, tremores e alterações posturais, além de impactos socioemocionais significativos na qualidade de vida dos pacientes e seus familiares. Neste contexto, propõe-se o desenvolvimento de um bracelete inovador, equipado com um microcontrolador e um acelerômetro giroscópio de 3 eixos, projetado para realizar uma coleta precisa dos níveis de tremor em indivíduos com DP. O objetivo do dispositivo é, por meio de técnicas de análises temporais e aprendizado de máquina, monitorar e compreender os padrões de tremor de forma precisa, não invasiva e acessível, contribuindo para o manejo clínico da doença. O dispositivo busca identificar dois momentos cruciais no tratamento: (i) a redução do tremor após a administração farmacológica, evidenciando a eficácia do medicamento, e (ii) o aumento do tremor, indicando a perda da eficácia farmacológica ou a progressão da doença. Esses dados são fundamentais para ajustar o tratamento, melhorar a qualidade de vida dos pacientes e aprofundar o entendimento sobre o comportamento neuromotor de indivíduos com DP. (AU)