A aplicação usa o telemóvel para identificar lesões na retina e possíveis alterações na visão (retinopatia diabética), ainda em estágio inicial e pretende ajudar a prevenir a patologia ocular que representa a maior causa de cegueira a nível global. 

 

A solução desenvolvida por alunos de mestrado do centro de investigação faz a aquisição de imagens do fundo do olho por meio de um adaptador ótico acoplado a um smartphone e depois trabalha a informação, usando algoritmos de visão e aprendizagem computacional. Desta forma, a aplicação Android estima o risco a que um determinado paciente está sujeito.

 

O comunicado do centro de investigação Fraunhofer AICOS explica que a retinopatia diabética é uma patologia ocular que tem origem na desregulação fisiológica provocada pela diabetes. Esta patologia é a maior causa de cegueira a nível global e estima-se que cerca de 90% dos pacientes diabéticos sofram dela há mais de 20 anos.

 

A falta de sintomas normalmente complica a sua deteção em estágios iniciais, que é essencial para evitar alterações irreversíveis na visão.

Esta é uma das soluções desenvolvidas pelos alunos de mestrado deste centro de investigação que recebe alunos de várias faculdades, permitindo-lhes desenvolver o seu trabalho de investigação em ambiente profissional e incentivando a criação de soluções tecnológicas de utilidade prática.

 

Entre os 24 projetos que foram desenvolvidos no último ano há ainda outra solução para doentes com diabetes. Um conjunto de sensores e uma outra aplicação para smartphone foram utilizados para analisar a marcha dos doentes diabéticos, permitindo identificar lesões dos nervos (neuropatia) e com isto prevenir danos nos pés e melhorar o diagnóstico e tratamento dos pacientes.

 

O projeto Sensores de pressão plantar (Early Detection of Peripheral Neuropathy in Diabetes Patients)  consistiu no desenvolvimento do algoritmo e na identificação das metodologias mais apropriadas para a deteção da neuropatia diabética, diferenciando, com precisão, diabéticos com e sem neuropatia através da análise da marcha de vários pacientes.

 

O recurso a sensores de pressão plantar e acelerómetros permitiu extrair para a análise 57 parâmetros relacionados com a intensidade e duração das pressões plantares, centro de pressão, velocidade, comprimento da passada, variabilidade, entre outras.

 

Nota de redação: Corrigidas gralhas por indicação dos leitores