Universitários criam prótese para amputados de membro superior com custo mais baixo

Criado pelo estudante Robinson Simões Júnior, do sexto período de Medicina da Universidade Federal Fluminense (UFF), o projeto da Rede Acadêmica de Cibernética e Humanidades (Reach) está a um passo de desenvolver próteses de baixo custo para amputados de membros superiores. 

O coordenador do projeto, professor Ricardo Carrano, disse que as próteses usadas pelo Sistema Único de Saúde (SUS) são importadas, geralmente da Alemanha, e custam R$ 6 mil. Ele estimou que a Reach tem condições de reduzir o preço das próteses para menos de R$ 1 mil.

Isso permitirá ao SUS custear a prótese dos pacientes. “A meta é pegar a tecnologia existente, tentar substituí-la por componentes e métodos de produção mais baratos, mantendo os requisitos de qualidade, mas com um valor que possa ser bancado pelo SUS para que o amputado tenha a prótese de graça”, argumentou.

A Reach envolve alunos dos cursos de Medicina, Computação, Engenharia e Telecomunicações da UFF e completará dois anos em junho próximo.

Segundo Simões Filho, feita à mão, uma prótese custa cerca de R$ 5 mil. No projeto da UFF, ainda que em nível de protótipo, a mão sai por R$ 900 a R$ 1 mil. “A gente acha que, se produzir em maior escala, consegue baixar esse preço ainda mais”, afirmou.

Tecnologia nacional

O objeto inicial são pessoas amputadas das mãos ou nascidas sem membros superiores. Numa etapa posterior, o projeto pretende desenvolver próteses também para membros inferiores. Os testes até o momento são feitos em dois alunos com agenesia (atrofia de um órgão ou tecido por parada do desenvolvimento na fase embrionária).

Um sensor do tipo utilizado em eletrocardiogramas é colocado em cima do músculo da pessoa, na região que tiver o tecido mais preservado. Os estudantes conseguem detectar a contração do músculo e trabalham esse sinal para que ele seja entendido pela máquina, disse Robinson. Os sinais são captados e amplificados através de eletrodos e enviados a um microprocessador, responsável pelo controle dos movimentos da mão. O processo usa inteligência artificial e consegue atingir uma precisão de 90%.