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Brasileiros criam sistema que move cadeira de rodas por expressões faciais

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Tecnologia reconhece expressões como o arquear das sobrancelhas ou piscar dos olhos Imagem: iStock

Elton Alisson

Agência FAPESP

2019-02-03T10:55:20

03/02/2019 10h55

A startup paulista  Hoobox Robotics criou um sistema de reconhecimento facial que traduz expressões em comandos para o movimento de cadeiras de rodas, desenvolvido com com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da FAPESP.

O sistema traduz expressões faciais em comandos para controlar uma cadeira de rodas, sem exigir sensores corporais. Hoje, a tecnologia permite reconhecer mais de 10 expressões, como o arquear das sobrancelhas ou piscar dos olhos. Também é capaz de prever quando o usuário vai tossir, espirrar ou bocejar, ou quando está conversando com alguém. Nessas situações, o reconhecimento das expressões é desabilitado para impedir um movimento não desejado da cadeira e evitar acidentes.

As expressões faciais dos usuários são capturadas por uma câmera e interpretadas por algoritmos executados em um minúsculo computador de bordo, acoplado na cadeira. Os algoritmos transformam as expressões em comandos de controle, como ir para frente ou para trás e girar para a esquerda ou para a direita.

Disponível em um kit, batizado de Wheelie 7, a solução leva apenas sete minutos para ser instalada em qualquer cadeira de rodas motorizada disponível no mercado, promete a empresa.

"O sistema é capaz de capturar informações de quase 100 pontos do rosto de uma pessoa, como o formato da boca, do nariz, dos lábios e a cavidade dos olhos, com alta precisão", afirmou Pinheiro.

O Wheelie 7 é comercializado exclusivamente no mercado norte-americano, utilizando o modelo de assinatura. "Não cobramos o kit; o cliente paga US$ 300 por mês", Paulo Gurgel Pinheiro, CEO da Hoobox, à Agência FAPESP.

Atualmente, 60 pessoas nos Estados Unidos estão usando um protótipo do sistema. Entre esses primeiros usuários estão pessoas que sofreram traumas na coluna vertebral e ficaram tetraplégicas, pacientes com doenças neurodegenerativas, como a esclerose lateral amiotrófica (ELA), ou que sofreram acidente vascular cerebral (AVC), além de veteranos de guerra.

Há mais 300 em uma lista de espera que deverão receber o kit em abril e outras 500 que receberão o sistema em dezembro. Para utilizá-lo elas pagaram uma mensalidade adiantada de US$ 300.

"Essa foi uma forma que encontramos para subsidiar o custo do kit e, ao mesmo tempo, avaliar como é o uso dele no dia a dia dos usuários para melhorá-lo", disse Pinheiro.

A empresa faz planos de trazer o produto para o Brasil, mas acredita que será necessário conceber outro modelo de comercialização, já que o de assinatura "parece não funcionar bem no país".

Novas aplicações

A Hoobox iniciou, agora, uma segunda rodada de captação de investimentos, com a meta de arrecadar US$ 2,5 milhões até o final deste ano. Os recursos, segundo Pinheiro, permitirão finalizar o desenvolvimento, o design e testar novas oportunidades de aplicação para a tecnologia.

"Estamos conversando com alguns fundos de venture capital nos Estados Unidos, na China e no Brasil. Esperamos avançar nas negociações para obter novos investimentos e conseguir escalar a produção do sistema para 3 mil unidades até 2020", afirmou Pinheiro.

Na primeira rodada de captação de recursos, iniciada em 2017, logo após encerrar a fase 1 do Programa PIPE da FAPESP --de teste de conceito da tecnologia --, a empresa foi incubada e recebeu investimentos da Sociedade Beneficente Israelita Albert Einstein.

A parceria com o Einstein possibilitou testar novas aplicações da tecnologia de reconhecimento de expressões faciais, como para a detecção de comportamentos humanos, como cansaço e sonolência, e até 10 níveis de dor, além de agitação, sedação e espasmos de pacientes em um ambiente hospitalar. A tecnologia será validada em monitoramento de pacientes em leitos de UTI no Hospital Albert Einstein.

"Por meio de uma câmera acoplada a um leito de UTI, nosso sistema é capaz de monitorar ininterruptamente até seis pacientes ao mesmo tempo e determinar o nível de dor deles, em uma escala de 1 a 10", explicou Pinheiro.

"Queremos usar a tecnologia não só para detectar comportamentos, mas também para prevê-los, de forma a garantir o bem-estar dos pacientes e fornecer informações mais detalhadas sobre o seu quadro para a equipe médica", disse.

O projeto está sendo desenvolvido pela empresa em parceria com o laboratório de inovação da Johnson & Johnson no JLabs Houston, no Texas (EUA) --que atua como uma das incubadoras da multinacional norte-americana voltadas a apoiar o desenvolvimento de projetos de startups em ciências da vida e para o qual a Hoobox foi selecionada para incubação por prazo indeterminado.

Os pesquisadores do laboratório de inovação da empresa americana também têm auxiliado a equipe da Hoobox a avançar nos quesitos de usabilidade, design e segurança do sistema de controle da cadeira de rodas por expressões faciais e no desenvolvimento de um projeto de uma babá eletrônica inteligente.

"A ideia é utilizar reconhecimento facial para detectar quando o bebê está acordado ou dormindo, durante à noite, por exemplo, e qual a posição do corpo dele no berço, se está deitado, sentado ou em pé", disse Pinheiro.

Em parceria com outra startup americana, situada no Vale do Silício --cujo nome não pode ser revelado por questão de confidencialidade --, a Hoobox iniciará, em abril, um projeto em que pretende adaptar a tecnologia de detecção de comportamentos humanos para monitorar passageiros de carros autônomos.

O objetivo do projeto será usar a tecnologia para monitorar os estados de atenção e de cansaço de passageiros sentados no banco da frente de um carro autônomo para identificar se estão aptos ou não para assumir o controle do veículo em situações de emergência ou de risco.

"A startup da qual somos parceiros tem desenvolvido tecnologias para carros autônomos e necessitava de um sistema de reconhecimento facial com alta precisão para monitorar e detectar o comportamento de passageiros nesse tipo de veículo", disse Pinheiro.

De acordo com ele, a tecnologia de reconhecimento facial da Hoobox funciona independentemente da condição de iluminação -- se em um ambiente muito escuro ou muito claro - e da posição da cabeça da pessoa rastreada.

Ao contrário de uma tecnologia de reconhecimento facial largamente utilizada, chamada de frame the face - em que é preciso que a pessoa olhe diretamente em direção a uma câmera para ser reconhecida -, o sistema da Hoobox dispensa o enquadramento do rosto para fazer a identificação.

"Nosso sistema permite fazer o reconhecimento da pessoa mesmo se ela estiver de lado, em ângulo de até 60 graus, ou caminhando", afirmou Pinheiro.

Essas características da tecnologia despertaram o interesse de empresas na China. Tanto que a Hoobox está abrindo uma filial na cidade de Suzhou para atender, principalmente, o segmento de segurança.

"Já temos clientes em Suzhou e outras cidades da China. Iremos implantar a tecnologia em projetos de segurança patrimonial e controle de acesso, e também um projeto-piloto de monitoramento de leitos de UTI", disse Pinheiro. 

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