Sobre o Projeto

A dor lombar tem sido considerada uma epidemia de alcance mundial, sendo uma das principais causas de afastamento do trabalho, de perda de produtividade e de sofrimento físico e emocional para milhões de pessoas em todo o mundo. Homens e mulheres, de todas as idades e classes sociais, são afetados por esse problema, que representa um dos maiores desafios para os sistemas de saúde pública e privada. Os custos do tratamento das patologias da coluna são elevados, incluindo consultas médicas, exames de imagem, fisioterapia, medicamentos, cirurgias e reabilitação. Além disso, há um impacto econômico indireto com a perda de produtividade laboral e o aumento dos afastamentos por incapacidade. No Brasil, estima-se que os gastos públicos com tratamentos da coluna representem parte significativa do orçamento federal. Com o avanço da tecnologia, a Inteligência Artificial tem se mostrado aliada promissora no diagnóstico e tratamento dessas patologias. Técnicas de Inteligência Artificial podem ser utilizadas na análise de exames de imagem, com maior precisão e agilidade no diagnóstico. Ferramentas baseadas em IA vêm sendo aplicadas na fisioterapia digital, com programas personalizados de exercícios para tratar a dor lombar, monitorando a evolução do paciente em tempo real. Também há recursos de IA usados em wearables que analisam a postura e sugerem correções preventivas. A integração da IA nos cuidados com a coluna representa uma alternativa eficiente, menos invasiva e mais econômica, contribuindo para a redução dos custos do sistema de saúde e para o bem-estar dos pacientes. Este trabalho investiga a utilização de Deep Learning (redes YOLOv12 e U-Net) para segmentação das estruturas da coluna vertebral, e classificação de patologias em exames de Ressonância Magnética (RM) e Tomografia Computadorizada (TC). Com o desenvolvimento da pesquisa, espera-se a proposição de novos modelos com maior precisão no diagnóstico de patologias da coluna vertebral