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GeHosp – Gestão Hospitalar

Startup brasileira cria reconhecimento facial para cadeira de rodas

Publicado em 11 outubro 2018

O produto não é uma cadeira de rodas especial, mas um sistema que traduz expressões em movimento e pode ser usado em qualquer cadeira motorizada

Pesquisadores brasileiros desenvolveram um sistema capaz de reconhecer expressões faciais para fazer uma cadeira de rodas se movimentar.

Por meio de uma câmera, o sistema Wheelie 7 reconhece sorrisos, movimentos de beijo, o levantar e o abaixar as sobrancelhas e outras expressões do usuário para fazer a cadeira ir para frente, para trás, para os lados e parar.

O produto da startup Hoobox Robotics não é uma cadeira de rodas especial, mas um kit que pode ser usado em qualquer cadeira motorizada.

E deve beneficiar quem tem problemas de mobilidade.

O kit conta com uma câmera, um computador de bordo, um sistema de navegação e um robô que é capaz de ultrapassar obstáculos para chegar onde o usuário quer.

O envio é feito gratuitamente, o custo da mensalidade é de 300 dólares e o contrato é de um ano.

O Wheelie 7 reconhece nove expressões faciais. Cada uma pode ser programada pelo usuário para fazer o movimento que ele desejar.

O sistema é capaz de traduzir um sorriso para um comando que faz a cadeira andar para frente, por exemplo.

“Basicamente, é preciso cinco expressões para movimentar a cadeira de rodas, mas a tecnologia tem nove e o usuário pode escolher aquela que for mais confortável”, explica Paulo Gurgel Pinheiro, fundador da startup.

Um dos grandes diferenciais do sistema é que ele funciona em qualquer condição de iluminação e posição da cabeça do usuário.

A inspiração para criação do sistema surgiu na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Com um projeto desenvolveu uma cadeira de rodas robótica que era controlada pelos olhos e pela voz.

O produto, no entanto, era comercialmente inviável por conta do alto custo e não era confortável para o usuário.

O desenvolvimento do Wheelie 7 teve um investimento de 1,2 milhão da Fapesp e a startup foi acelerada pela empresa Startup Farm.

O produto hoje é vendido nos Estados Unidos.

“A gente precisava focar num mercado e lá é o maior mercado de cadeira de rodas, perdendo só para China em quantidade de pessoas em cadeira motorizada”, afirma Pinheiro.

“Resolvemos investir no mercado americano para fazer a empresa crescer e depois ir para outros mercados.”

Antes de chegar ao mercado, o sistema foi testado com 400 pessoas.

Entre elas, haviam pacientes tetraplégicos, portadores de ELA (Esclerose Lateral Amiotrófica) e pessoas com idade avançada.

Hoje, a empresa tem 60 clientes nos mercado americano e uma fila de espera de 200 pessoas.

A cada seis meses, a empresa lança uma atualização do sistema com melhorias.

“A lista de espera nos ajuda a desenvolver um produto melhor por meio de feedbacks”, explica Pinheiros.

Para entrar na lista, o cliente deve pagar duas mensalidades adiantadas, o que também ajuda a empresa a financiar o produto.

Parcerias

A Hoobox Robotics tem planos de ampliar sua atuação por meio de parcerias.

A startup trabalha ao lado da Johnson&Johnson para aplicar seu sistema em outras áreas da saúde e ao lado da Intel.

Que quer fazer o reconhecedor facial funcionar em qualquer tipo de computador existente no mercado.

A startup também recebeu um investimento do Hospital Albert Einstein para aplicar a tecnologia de reconhecimento facial em outros dispositivos de saúde.

Um dos projetos visa ler expressões faciais de pacientes em UTI.

“A gente é capaz de reconhecer as expressões só usando uma câmera, sem sensor corporal, para detectar níveis de dor, níveis de agitação e sedação, espasmos e delírio do paciente”, diz Pinheiros.

A indústria de reconhecimento biométrico da qual a empresa faz parte deverá alcançar 30 bilhões de dólares até 2030, segundo estimativas da empresa de pesquisa ABI Research.

Outro projeto de longo prazo da startup é de entrar no mercado de exoesqueletos, que deverá alcançar 2,5 bilhões de dólares até 2024, de acordo com estimativas da Market Research Engine.

Fonte: EXAME – 11.10.2018.

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