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Análise de Movimento com Inteligência Artificial: Inovação para a Medicina do Esporte

Pedro Cazarin Cruz¹, Natália Pereira Junqueira¹, André Lima Mamud¹, Beatriz Monteiro Ribeiro², Eduardo Bergamasco Thomé¹, Kevelyn Moreira Libório¹, Mateus Henrique Martins Gomes¹, Regis Honorio Prado¹ 

¹ Graduandos do curso de Medicina (UFSJ-CCO)

² Graduanda do curso de Bioquímica (UFSJ-CCO)

v.3, n.7, 2025

Julho de 2025

A evolução da inteligência artificial (IA) tem sido um dos grandes marcos da Web 3.0 (estágio atual da rede mundial de computadores, a internet), permitindo a integração e processamento eficaz de grandes volumes de informações, além de auxiliar no raciocínio lógico e na tomada de decisões [1]. Nesse sentido, tem-se um cenário de surgimento de muitos programas de computador (softwares) baseados em IA para o suporte dos profissionais da saúde em suas diversas especializações. A Medicina do Esporte (Figura 1), em particular, é uma das áreas que vem apresentando resultados promissores.

Um artigo presente na Revista Brasileira de Medicina do Esporte (RBME), por exemplo, com o título "Software de análise de movimento baseado em IA para avaliação de esporte e fisioterapia" [2] apresenta o desenvolvimento de um sistema fundamentado em inteligência artificial que obteve conclusões bastante favoráveis, demonstrando eficácia e precisão na determinação de ângulos das articulações humanas quando comparado a outros softwares disponíveis. Esta modalidade de medição é essencial para vários exames de movimento, incluindo elementos como a identificação de desvios e verificação da predisposição para lesões [3].

O programa elaborado pode, a partir de imagens únicas, traçar pontos, os quais são chamados de keypoints, em partes estratégicas do corpo - como cabeça, tronco, cotovelo, joelho e outras - para a construção de um esqueleto digital do corpo humano. Atualmente, é capaz de mapear até 135 pontos, possibilitando um entendimento detalhado do movimento e uma maior compreensão sobre postura, alinhamento corporal e deslocamento humano [4]. 

Tal processo é possível através da análise de imagem em camadas, avaliando, por exemplo, profundidade, bordas e texturas. Posteriormente estas informações são interpretadas de forma reunida para a geração do esqueleto no computador [5]. Na verdade, é possível moldar o esqueleto digital de múltiplos indivíduos em uma mesma imagem. Este procedimento é executado de forma precisa, para envolver até mesmo movimentos complexos - como aqueles realizados durante a prática de esportes. Problemas nas análises como má iluminação, posicionamento inadequado da câmera e baixa resolução podem ser superados com certa facilidade [6].

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Figura 1: Jogador de futebol masculino com design de estrutura de arame.

Fonte: Freepik

Ademais, os autores do artigo implementaram um código para determinar os ângulos posturais. Concomitantemente, houve o desenvolvimento de um sistema capaz de assimilar o conteúdo de duas câmeras individuais para registro dos indivíduos escaneados, de modo a aumentar a exatidão das medidas realizadas [2].  Por conseguinte, os produtos obtidos passaram por validação pela comparação com as medidas extraídas do aplicativo Kinovea, projetado para examinar movimentos em vídeos e amplamente aceito na análise profissional da mobilidade humana - embora requeira uso manual, exigindo conhecimento técnico para a utilização do app [7]. A similaridade entre os dados obtidos foi satisfatória [2].

Dessa forma, pode-se afirmar que foi construída uma ferramenta de grande potencial para a clínica, tendo em vista a precisão do cálculo, a necessidade de somente dois dispositivos com câmeras para registro das imagens e o seu rendimento promovido pela automação do software. 

 

A tecnologia abre espaço para uma maior agilidade na análise médica e para eventuais exames terapêuticos realizados à distância - disponibilidade coerente à realidade de uma parcela significativa de brasileiros, que possuem mais de um equipamento com capacidade de captura de mídia (como muitos smartphones, tablets, notebooks, entre outros) em suas casas [8]. Além disso, pode-se inferir que a modalidade remota alinha-se à realidade pós-pandemia de Covid-19 [2], e possui a capacidade de promover uma cobertura mais acessível de pacientes com dificuldades ou impossibilidade de deslocamento.

Uma perspectiva relevante para essa inovação está nas diversas complementaridades possíveis com sistemas já estabelecidos ou ainda em desenvolvimento, constituindo-se um terreno fértil para que tecnologias semelhantes estejam presentes em plataformas de avaliação clínica - especialmente ao considerar o aprimoramento do recurso e a exponencial evolução das inteligências artificiais como um todo.

Contudo, é muito importante considerar os desafios éticos relacionados ao uso de IAs na prática médica, como a privacidade e segurança dos dados dos assistidos diante de eventuais vazamentos, a transparência sobre sua utilização e a responsabilidade dos profissionais diante possíveis erros da ferramenta [9]. Tais tópicos devem passar por regulamentação adequada, a fim de impedir a ocorrência de injustiças no contexto da saúde.

Portanto, compreende-se o contexto de avanço das inteligências artificiais e veicula-se as potências derivadas dessa evolução ao progresso de diversas áreas. Assim, a Medicina Esportiva é beneficiada por essa realidade, já que, o emprego dessas ferramentas favorece a agilidade aliada à precisão nos processos clínicos, oferecendo suporte no diagnóstico e cuidado dos pacientes.

Referências Bibliográficas

[1] Xie H, Sun T, Zhang G. Research on the application of artificial intelligence technology in Web 3.0 environment. American Journal of Computer Science and Technology, v. 6, n. 2, p. 72-76, 2023. Disponível através do link: https://www.sciencepublishinggroup.com/article/10.11648/j.ajcst.20230602.14 Acesso em: 08 jul. 2025.

[2] Zsarnoczky-DuIhazil F, Agod Solt D, Szarka S, Tuza K, Kopper B. Software de análise de movimento baseado em IA para avaliação de esporte e fisioterapia. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, v. 30, p. e2022_0020, 2024. Disponível através do link: https://www.scielo.br/j/rbme/a/nZdcCvptq99Qmzp7FF6ds5F/?lang=pt. Acesso em: 08 jul. 2025.

[3] Organização Mundial da Saúde. Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde. Lisboa: Direção-Geral da Saúde; 2004. Disponível através do link: https://www.who.int/standards/classifications/international-classification-of-functioning-disability-and-health Acesso em: 08 jul. 2025.

[4] Boesch G. The Complete Guide to OpenPose. Viso.ai. 2024. Disponível através do link: https://viso.ai/deep-learning/openpose/. Acesso em: 08 jul. 2025.

[5] IBM. O que são redes neurais convolucionais? Think. 2024. Disponível através do link: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/convolutional-neural-networks. Acesso em: 08 jul. 2025.

[6] Cao Z, Hidalgo G, Simon T, Wei SE, Sheikh Y. OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 43, n. 1, p. 172-186, 2021. Disponível através do link: https://www.computer.org/csdl/journal/tp/2021/01/08765346/1bJTv2i5XJS. Acesso em: 08 jul. 2025.

[7] Dalal KK, Joshua AM, Nayak A, Mithra P, Misri Z, Unnikrishnan B. Effectiveness of prowling with proprioceptive training on knee hyperextension among stroke subjects using videographic observation - a randomised controlled trial. Gait Posture, v. 61, p. 232-237, 2018. Disponível através do link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0966636218301048?via%3Dihub. Acesso em: 08 jul. 2025.

[8] Fundação Getulio Vargas (FGV). Pesquisa revela que Brasil tem 480 milhões de dispositivos digitais em uso, sendo 2,2 por habitante. 2024. Disponível através do link: https://eaesp.fgv.br/noticias/pesquisa-revela-que-brasil-tem-480-milhoes-dispositivos-digitais-uso-sendo-22-habitante. Acesso em: 08 jul. 2025.

[9] Bartholomeu AB. A revolução da inteligência artificial na saúde: impacto, oportunidades e desafios pelo mundo. Revista Qualidade HC, Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (HCFMRP-USP), v. 1, n. 1, p. 1-6,  2025. Disponível através do link: https://hcrp.usp.br/revistaqualidadehc/uploads/Artigos/509/509.pdf. Acesso em: 08 jul. 2025.

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