Nova Tecnologia Usa Monitoramento Dentro do Veículo para Detectar Demência de Início Precoce em Motoristas

Pesquisadores da Universidade Florida Atlantic (FAU) estão conduzindo um estudo inovador que emprega monitoramento de cabine aberto e sistemas de sensoriamento por IA em veículos para avaliar os motoristas quanto ao risco de demência. Essa abordagem inovadora visa fornecer avisos precoces de mudanças cognitivas, um passo crucial para melhorar a segurança rodoviária.

A necessidade de tal tecnologia é destacada por estatísticas preocupantes: estima-se que 4 a 8 milhões de adultos mais velhos com comprometimento cognitivo leve estejam dirigindo nos Estados Unidos, e um terço deles desenvolverá demência dentro de cinco anos. Indivíduos com demência progressiva eventualmente não conseguem dirigir com segurança, mas muitos permanecem inconscientes de seu declínio cognitivo.

O estudo examina sistematicamente como o sistema de monitoramento de cabine pode detectar comportamento anômalo de direção indicativo de comprometimento cognitivo. Poucos estudos relataram o uso de sensores contínuos e não intrusivos e dispositivos de monitoramento relacionados para detectar variações sutis no desempenho de atividades cotidianas altamente complexas ao longo do tempo.

“As neuropatologias da doença de Alzheimer foram encontradas nos cérebros de motoristas mais velhos mortos em acidentes de trânsito que nem sabiam que tinham a doença e não apresentavam sinais aparentes dela”, disse a Prof. Ruth Tappen, investigadora principal. “O propósito do nosso estudo surgiu da importância de identificar a disfunção cognitiva o mais cedo e eficientemente possível. Sistemas de sensores instalados nos veículos de motoristas mais velhos podem detectar essas mudanças e gerar avisos precoces de possíveis mudanças na cognição.”

Desenho do estudo longitudinal

O estudo emprega um desenho longitudinal naturalístico para obter informações contínuas sobre o comportamento de direção, que é comparado com os resultados de extensos testes cognitivos realizados a cada três meses durante três anos. Uma câmera voltada para o motorista, uma câmera voltada para a frente e uma unidade de telemetria são instaladas no veículo, e os dados são baixados a cada três meses quando os testes cognitivos são administrados.

Os pesquisadores estão avaliando comportamentos anormais de direção, como se perder, ignorar sinais de trânsito e placas, eventos de quase colisão, distração e sonolência, tempo de reação e padrões de frenagem. Eles também estão analisando padrões de viagem, incluindo o número de viagens, quilômetros dirigidos, quilômetros em rodovias, direção noturna e diurna, e direção em clima severo.

Abordagem de Hardware e Software de Código Aberto

A rede de sensores veiculares desenvolvida pelos pesquisadores da FAU na Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação usa componentes de hardware e software de código aberto para reduzir o tempo, os riscos e os custos associados ao desenvolvimento de unidades de sensoriamento veicular. Os sistemas de sensor de cabine são projetados para serem simples e compactos, minimizando a fiação complexa, o tamanho do sensor e a quantidade de sensores para garantir que não sejam intrusivos.

Cada sistema de sensor veicular compreende duas unidades de sensoriamento distribuídas: uma para dados de telemetria e outra para dados de vídeo. A unidade de medição inercial processa dados para determinar frenagem brusca, acelerações, curvas e dados de GPS. A unidade de vídeo tem funções de IA integradas que analisam o vídeo em tempo real, incluindo índices voltados para o motorista, como detecção de rosto, detecção de olhos, bocejo, distração, fumar e uso de telefone celular, bem como índices de comportamento como sinal de trânsito 

detecção, detecção de objetos, cruzamento de faixa, quase colisão e detecção de pedestres.