A possibilidade de identificar o risco de uma queda antes que ela aconteça está mais próxima da realidade com o desenvolvimento do sistema patenteado “Sistema e método para detecção automática de risco de queda”, criado por pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). A tecnologia monitora oscilações corporais em tempo real e emite alertas preventivos ao detectar sinais de instabilidade, ampliando a segurança de pessoas idosas e de pacientes em situação de vulnerabilidade.
Diferentemente das soluções convencionais, que registram a queda após o impacto, o dispositivo atua de forma antecipada. Por meio de sensores de alta precisão, o sistema analisa parâmetros corporais e padrões de instabilidade postural para identificar riscos iminentes. A proposta representa uma mudança de abordagem ao focar na prevenção, e não apenas na detecção do evento já ocorrido.

O equipamento foi desenvolvido como um dispositivo vestível, posicionado no esterno, região do tórax próxima ao centro de massa do corpo humano. Segundo os pesquisadores, essa localização reduz interferências e ruídos de leitura comuns em dispositivos instalados nos punhos ou em outras extremidades do corpo. Apesar disso, o sistema pode ser adaptado às necessidades de cada usuário.
“O sistema foi pensado para capturar o movimento com a maior fidelidade possível. A precisão dos dados é essencial para antecipar padrões de instabilidade”, afirma o pesquisador Mikael Marcos Rodrigues Costa da Silva, um dos integrantes da equipe responsável pela invenção.
O pedido de patente foi depositado em fevereiro e reúne uma equipe formada por Mikael Marcos Rodrigues Costa da Silva, Bárbara Trindade Espois, Paulo Moreira Silva Dantas e José Carlos Gomes da Silva. O projeto resulta de uma colaboração entre os programas de pós-graduação em Educação Física e Engenharia Biomédica da UFRN.
Cada pesquisador atuou em uma etapa específica do desenvolvimento. Mikael foi responsável pela arquitetura de hardware e pela programação de baixo nível; Bárbara conduziu a redação técnica e o design da interface; enquanto José Carlos e Paulo Dantas atuaram na gestão estratégica e na articulação institucional. Segundo os pesquisadores, a integração entre diferentes áreas do conhecimento foi fundamental para a consolidação da tecnologia.
Outro diferencial apontado pela equipe está no design ergonômico e no conceito plug-and-play, que permite utilização simples e intuitiva, inclusive por pessoas com limitações motoras. A estrutura externa do protótipo foi produzida por impressão 3D, garantindo leveza, adaptabilidade e redução dos custos de fabricação.
De acordo com os pesquisadores, a proposta busca ampliar o acesso a tecnologias assistivas diante dos elevados índices de hospitalização provocados por quedas entre pessoas idosas. O sistema combina hardware acessível e software proprietário, o que pode facilitar sua adoção em serviços públicos de saúde.
“Nosso objetivo é tornar essa tecnologia acessível, sem restringi-la a ambientes hospitalares de alto custo. Pensamos que ela pode chegar à atenção básica e às instituições de acolhimento”, destaca José Carlos Gomes da Silva.

Além do monitoramento clínico, o dispositivo poderá ser utilizado como ferramenta de apoio à autonomia de idosos e de pessoas com doenças neurodegenerativas, como o Alzheimer. Outra possibilidade é a integração com sistemas de geolocalização, permitindo localizar indivíduos em situações de desorientação espacial e oferecendo suporte a familiares e cuidadores.
A tecnologia já superou a fase conceitual e possui prova de conceito validada, alcançando um estágio avançado de maturidade tecnológica. O programa de computador responsável pelo funcionamento do sistema também foi registrado junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), garantindo proteção à lógica algorítmica desenvolvida.
Segundo Paulo Moreira Silva Dantas, coordenador do grupo, o sistema realiza análises em tempo real de variáveis como aceleração, orientação corporal e padrões de tremor. A tecnologia busca superar limitações de métodos que dependem exclusivamente da análise de aceleração após o impacto da queda, situação que pode comprometer a rapidez e a precisão das respostas.
Para o pesquisador, o depósito da patente representa a transformação do conhecimento científico em um ativo tecnológico. A equipe agora trabalha na incorporação de algoritmos de aprendizado de máquina para ampliar a sensibilidade da detecção pré-impacto e reduzir o consumo energético do equipamento, tornando-o mais eficiente para uso contínuo.
Ao combinar monitoramento em tempo real, baixo custo e potencial aplicação em diferentes contextos de saúde, o sistema surge como uma alternativa para enfrentar um dos principais desafios associados ao envelhecimento populacional: prevenir quedas antes que elas aconteçam e preservar a autonomia dos usuários.