A plataforma desenvolvida pela GMV recolhe dados de pacientes com dores nas costas e pescoço, harmoniza esses dados e oferece conclusões aos especialistas para conceber tratamentos personalizados e monitorizar a evolução da doença

Diversos estudos realizados na União Europeia determinam que as dores cervicais e lombares são a principal causa de incapacidade em todo o mundo, figurando como as mais impeditivas para a actividade quotidiana das pessoas (cerca de 70% dos adultos sofrem de dor cervical ou lombar em algum momento da sua vida). Por outro lado, profissionais de saúde em geral necessitam de mais informações para monitorização e seguimento adequados e para poderem predizer com segurança o resultado de um tratamento.

Esta realidade justifica que a União Europeia, através dos seus programas de investigação, tenha impulsionado o projecto Back-UP (Personalised Prognostic Models to Improve Well-being and Return to Work After Neck and Low Back Pain) com o objectivo de desenvolver uma ferramenta tecnológica que permita manejo e seguimento mais eficazes dos pacientes com este tipo de doença. No projecto, coordenado pelo Instituto de Biomecânica de Valência, participam onze entidades, entre as quais figuram a GMV como líder industrial e sócio tecnológico.

GMV acaba de implementar a sua plataforma de medicina não presencial Antari Home Care em que se integram modelos preditivos que permitem ao especialista avaliar o risco de o paciente desenvolver dores de costas dentro de 2 a 6 meses, antecipando informações sobre a sua capacidade funcional neste período de tempo, assim como a probabilidade de ter baixa no trabalho nos próximos 6 meses. A plataforma da GMV, Antari Home Care, trabalha com modelos preditivos desenvolvidos pelos sócios dos projectos que se baseiam na representação digital de informações clínicas multidimensionais, incluindo dados pessoais, de saúde física e psicológica, factores comportamentais e sócio-económicos com incidência em possíveis dores cervicais e lombares. Também contempla parâmetros fisiológicos do paciente, assim como factores de risco no local de trabalho e estilo de vida em geral para ajudar a extrair provas clínicas.

Nesse sentido, aplicaram-se técnicas de inteligência artificial baseadas em machine learning para criar modelos prognósticos e outros com base em técnicas in silico (simulações, modelizações, experiências ou análises realizadas com algoritmos de simulação). O objectivo consiste na obtenção de provas com base em dados procedentes de informações clínicas de natureza variada, originadas em diversas fontes.

Espera-se que Back-UP permita maximizar os benefícios trazidos pelo tratamento, assim como reduzir o sobretratamento e o dano associado naqueles que apresentam um baixo perfil de risco. Esta ferramenta permitirá, além disso, reduzir os custos de assistência relacionados com a dor cervical e lombar, aumentando também ̶ o que é muito relevante ̶ a produtividade no posto de trabalho com tudo o que isso envolve em termos de eficiência e competitividade.

* Back-UP é um projecto que recebeu financiamento do programa de investigação e inovação Horizonte 2020 da União Europeia em virtude do acordo de subvenção nº 777090.