TECNOLOGIA
Ferramenta da Ufal usa IA para prever lesões e proteger saúde do trabalhador
Sistema utiliza dados e aprendizado de máquina para identificar riscos ergonômicos com precisão de 96%
Dores nos ombros, braços e mãos são os primeiros sinais de problemas ergonômicos que podem afastar o trabalhador de suas atividades. No Campus do Sertão da Universidade Federal de Alagoas (Ufal), pesquisadores criaram uma ferramenta que une inteligência artificial e estatística para identificar esses riscos precocemente. O sistema classifica os níveis de desconforto e apoia ações de prevenção nas empresas, combatendo uma das principais causas de afastamento laboral no Brasil — geralmente provocada por movimentos repetitivos, posturas inadequadas e sobrecarga muscular.
A pesquisa, que alcançou índice de acerto superior a 96%, foi publicada na revista Expert Systems with Applications, do Reino Unido. Desenvolvido no ciclo de iniciação científica da Ufal por graduandos com cooperação de outras cinco universidades federais, o projeto transforma a avaliação de saúde ocupacional em um processo rápido, confiável e automatizado para o dia a dia de fábricas e escritórios.
Para construir a ferramenta, cientistas avaliaram 300 trabalhadores de Alagoas, Bahia e Paraíba, divididos em quatro categorias: calçadistas, professores, técnicos de enfermagem e comerciários. Os participantes responderam a perguntas sobre dores nos membros superiores. A partir das respostas, foi utilizado um método estatístico para criar uma escala de dor de seis níveis, que vai do desconforto leve ao grau mais limitante.
Com essa escala, o sistema foi treinado para identificar os sintomas e prever o risco de cada trabalhador de forma automatizada. “O modelo funciona como um ‘especialista substituto’: ele guarda as regras da saúde do trabalho e as transforma em uma ferramenta veloz, capaz de identificar o risco individualmente e em tempo real, sem precisar de cálculos complexos para cada pessoa”, explica o professor Jonhatan Magno.
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Para que a inteligência artificial não fosse uma caixa fechada, a equipe utilizou um método explicativo que mostra quais sintomas pesaram na decisão do sistema. O teste revelou que dores nas mãos, antebraços e cotovelos são os alertas mais decisivos de que o trabalhador precisa de repouso ou de ajustes ergonômicos. Os autores destacam que o sistema funciona como assistente de triagem e não substitui avaliações clínicas de médicos ou fisioterapeutas.
O projeto já rendeu frutos. O trabalho de conclusão de curso do estudante Jesus Ferreira foi selecionado entre os melhores do país na área de engenharia de produção, com apresentação marcada para São Paulo. O grupo de pesquisadores agora planeja patentear o programa e desenvolver aplicativos móveis. Segundo Jonhatan Magno, a tecnologia “abre caminho para aplicativos móveis ou sistemas integrados que acompanham de forma contínua a saúde dos trabalhadores diretamente nas indústrias modernas”.