Pesquisadores brasileiros estão usando sensores, inteligência artificial, realidade virtual e dispositivos inteligentes para enfrentar um dos problemas mais importantes do envelhecimento: as quedas.
A mudança está principalmente na forma de olhar para o problema. Em vez de apenas reconhecer que uma pessoa caiu e enviar um pedido de ajuda, algumas pesquisas tentam identificar alterações de equilíbrio, força, marcha e movimento que indiquem um risco crescente antes que o acidente aconteça.
Ainda não se trata de uma tecnologia capaz de dizer exatamente quando uma pessoa irá cair. Os projetos estão em diferentes estágios de desenvolvimento e validação. Mas apontam para uma mudança importante: usar dados do próprio corpo para reconhecer precocemente sinais que hoje podem passar despercebidos.
A necessidade existe. Em uma amostra nacional representativa de pessoas com 60 anos ou mais residentes em áreas urbanas, a linha de base do ELSI-Brasil, realizada em 2015 e 2016, encontrou uma prevalência de 25,1% de pessoas que haviam sofrido pelo menos uma queda nos 12 meses anteriores. O estudo mostrou ainda que o problema é multidimensional, envolvendo características de saúde, capacidade funcional e também o ambiente onde a pessoa vive.
No cenário mundial, a Organização Mundial da Saúde estima que aproximadamente 684 mil pessoas morrem todos os anos em decorrência de quedas. Elas são a segunda principal causa de morte por lesões não intencionais no mundo, atrás apenas dos acidentes de trânsito.
A inovação brasileira na prevenção de quedas
Um dos projetos mais recentes vem da Universidade de Mogi das Cruzes (UMC). Com apoio da FAPESP, pesquisadores desenvolveram ao longo de mais de dez anos uma plataforma capaz de provocar desequilíbrios controlados enquanto sensores analisam como músculos, cérebro e corpo reagem.
A tecnologia combina uma plataforma móvel, realidade virtual, jogos interativos, eletromiografia, eletroencefalografia e outros parâmetros biomecânicos. Durante os testes, o equipamento consegue avaliar aspectos como distribuição do peso, deslocamento corporal e ativação dos músculos envolvidos no equilíbrio.
A proposta é ir além de um teste convencional, realizado em situação estática. Ao reproduzir perturbações semelhantes às encontradas no cotidiano, os pesquisadores conseguem observar os mecanismos que o organismo utiliza antes e depois de perder a estabilidade.
O sistema ainda não “prevê uma queda” individual. Segundo a própria equipe, a próxima etapa é ampliar os testes em seres humanos e utilizar inteligência artificial para integrar os dados e desenvolver modelos capazes de estimar o risco de queda com maior precisão.
O protótipo já está sendo preparado para chegar ao mercado por meio da startup Kerygma Technology, incubada na UMC.
Outro caminho está sendo explorado pela Universidade de Fortaleza (Unifor), desta vez dentro do ambiente hospitalar.
Pesquisadores desenvolveram um sistema de baixo custo baseado em inteligência artificial e Internet das Coisas para reconhecer mudanças na distribuição de peso sobre uma cama. A proposta é identificar quando uma pessoa acamada começa a se movimentar de maneira compatível com uma tentativa de se levantar, permitindo que o cuidador seja avisado antes de uma possível queda.
Os resultados iniciais chamam atenção, mas precisam ser interpretados com cautela. Na prova de conceito, realizada em escala reduzida com um halter de 10 quilos simulando a movimentação de um paciente, o tempo médio de detecção foi de 3,13 segundos e 95,18% das respostas ocorreram em menos de cinco segundos. Não houve detecções incorretas nessa etapa experimental.
Isso ainda não representa uma eficácia clínica de 100%. O próprio projeto prevê como próximos passos a construção de um protótipo em tamanho real, testes em camas hospitalares e, posteriormente, avaliações com pessoas.
Relógios e anéis podem ajudar a reconhecer o risco mais cedo
Em julho de 2026, FAPESP, Unicamp e Samsung lançaram o Centro de Pesquisa Aplicada Viva Bem, dedicado ao desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial voltadas à saúde.
Entre as linhas de pesquisa estão relógios e anéis inteligentes capazes de acompanhar continuamente diferentes sinais do organismo e processar parte dessas informações diretamente no dispositivo.
No envelhecimento, uma das aplicações estudadas é particularmente interessante: identificar alterações graduais na força e na independência de movimento. Segundo Anderson Rocha, professor do Instituto de Computação da Unicamp e coordenador do centro, esses sinais poderão ser percebidos com meses de antecedência, criando uma oportunidade para intervir antes que a perda funcional resulte em uma queda.
É importante o uso do futuro: trata-se de uma das aplicações que serão desenvolvidas pelo centro, e não de uma função já disponível e clinicamente validada nos relógios atuais.
Ainda assim, o princípio é promissor. Uma alteração muito pequena na velocidade da marcha, na estabilidade ou na forma como uma pessoa se movimenta pode não ser percebida no dia a dia. Quando há coleta contínua de dados durante semanas ou meses, mudanças graduais podem se tornar mais evidentes.
Detectar uma queda é diferente de prever o risco
Essa diferença é fundamental para entender o avanço das novas tecnologias.
Os sistemas de detecção de quedas já disponíveis trabalham principalmente depois do evento. Acelerômetros, giroscópios e outros sensores identificam uma mudança brusca de movimento e posição corporal. Dependendo do equipamento, um alerta pode então ser enviado a familiares, cuidadores ou serviços cadastrados.
Essa função continua sendo importante. Se uma pessoa cai e não consegue alcançar o telefone ou pedir ajuda, a detecção automática pode reduzir o período até que alguém perceba o ocorrido.
Mas isso é resposta rápida, não prevenção.
Os sistemas de avaliação ou previsão de risco procuram outra informação: sinais de que a probabilidade de queda está aumentando. Alterações na marcha, piora do equilíbrio, redução da força, mudanças na distribuição do peso e perda progressiva de mobilidade podem fazer parte dessa análise.
É justamente nessa fronteira que estão vários dos projetos brasileiros mais recentes.
O desafio dos dispositivos usados no corpo
A tecnologia vestível traz vantagens importantes porque permite acompanhar a pessoa durante sua rotina. Mas ainda existem limitações.
Um dos desafios é decidir onde posicionar o sensor. Embora o punho seja conveniente e tenha tornado os smartwatches extremamente populares, pesquisas mostram que outras regiões do corpo, especialmente a cintura ou a região lombar, podem representar melhor a movimentação do centro do corpo para algumas aplicações de detecção e avaliação de quedas.
Uma revisão sistemática sobre sensores vestíveis em pessoas idosas constatou que acelerômetros posicionados na cintura ou região lombar estavam entre as configurações mais utilizadas nos estudos. Outros trabalhos também mostram que a localização do sensor influencia o desempenho dos algoritmos.
Isso não significa que relógios sejam inúteis. Estudos mais recentes consideram os dispositivos de punho promissores para acompanhar mobilidade, atividade física e risco de queda. O ponto é que nenhum sensor deve ser tratado como infalível.
Outro desafio está nos próprios dados usados para treinar os algoritmos. Uma queda real de uma pessoa idosa nem sempre se parece com uma queda simulada por um voluntário jovem em laboratório. Por isso, bons resultados experimentais precisam ser confirmados em populações reais antes que uma tecnologia seja considerada confiável para uso clínico.
O que avaliar ao escolher uma tecnologia de segurança
Quem já utiliza ou pensa em adquirir um relógio, sensor ou sistema de monitoramento deve primeiro entender qual problema pretende resolver.
Há dispositivos que oferecem um botão de emergência, sistemas que detectam automaticamente uma possível queda e tecnologias voltadas ao monitoramento de mobilidade. Essas funções não são equivalentes.
Também é importante observar como o alerta é enviado. Alguns equipamentos dependem do celular estar próximo. Outros possuem conexão própria com redes móveis. Há ainda sistemas desenvolvidos especificamente para residências, hospitais ou instituições de longa permanência.
A autonomia da bateria é outro aspecto relevante. Uma função de segurança perde boa parte de sua utilidade se o dispositivo passa longos períodos fora do corpo para recarregar.
Também devem ser avaliados conforto, facilidade de uso, necessidade de assinatura, pessoas que recebem o alerta e a forma como os dados de saúde são armazenados e compartilhados.
Principalmente, é preciso conhecer as limitações do produto. Nenhum dispositivo deve transmitir a sensação de que todas as quedas serão detectadas ou evitadas.
Tecnologia não substitui a prevenção tradicional
Embora sensores e inteligência artificial ampliem as possibilidades de monitoramento, a evidência mais consolidada para prevenir quedas continua envolvendo medidas muito mais conhecidas.
As diretrizes internacionais recomendam avaliar fatores como histórico de quedas, marcha, equilíbrio, força muscular, medicamentos que podem aumentar o risco, alterações de visão, problemas cardiovasculares, calçados e riscos existentes no ambiente doméstico.
Para pessoas com maior risco, a abordagem deve ser individualizada e pode envolver profissionais de diferentes áreas.
Exercícios que desafiem o equilíbrio e trabalhem movimentos funcionais, associados ao fortalecimento muscular quando indicado, têm papel central nessa estratégia. Revisar medicamentos, investigar tonturas ou hipotensão, corrigir problemas visuais e adaptar o ambiente também podem fazer parte do plano de prevenção.
No Brasil, o próprio Ministério da Saúde inclui a prevenção de quedas entre as ações do Plano de Enfrentamento das Doenças Crônicas e Agravos Não Transmissíveis 2021-2030. Uma das metas nacionais é deter o crescimento da mortalidade de pessoas idosas por quedas acidentais. O Ministério também mantém protocolo específico dedicado à avaliação do risco e à redução da ocorrência e dos danos causados por quedas.
O futuro pode estar em perceber a mudança antes da queda
Durante décadas, boa parte das tecnologias voltadas a quedas concentrou esforços em reconhecer o acidente e pedir ajuda rapidamente.
A nova geração de pesquisas tenta avançar um passo: perceber quando algo começa a mudar antes que a queda aconteça.
É uma diferença pequena na frase, mas enorme na prática.
Um sistema que identifica piora gradual da marcha ou da força não precisa saber que uma pessoa cairá na próxima terça-feira. Se conseguir mostrar que seu risco vem aumentando, já pode criar uma oportunidade para investigar a causa, iniciar exercícios, revisar medicamentos, adaptar a casa ou procurar uma avaliação profissional.
As pesquisas brasileiras mostram que sensores, inteligência artificial e dispositivos vestíveis podem se tornar aliados importantes nesse processo. Mas a tecnologia ainda deve ser entendida como complemento, e não como substituta da avaliação de saúde e das estratégias de prevenção que já demonstraram benefício.
O avanço mais importante talvez não seja criar um aparelho capaz de adivinhar uma queda. É conseguir reconhecer, cada vez mais cedo, os sinais que aparecem antes dela.
Fontes consultadas
Pesquisa FAPESP — Plataforma que simula desequilíbrios quer antecipar risco de quedas em idosos, julho de 2026.
Agência FAPESP — Novo centro de pesquisa usará relógios e anéis inteligentes para detecção precoce de doenças, julho de 2026.
Universidade de Fortaleza — Pesquisa Unifor: dispositivo usa sensores inteligentes para prevenir quedas de idosos em tempo real, 2026.
ELSI-Brasil / Revista de Saúde Pública — Quedas entre idosos brasileiros residentes em áreas urbanas.
Organização Mundial da Saúde — Falls; WHO Global Report on Falls Prevention in Older Age.
Ministério da Saúde — Prevenção de Quedas; Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das DANT 2021-2030.
World Falls Guidelines — World Guidelines for Falls Prevention and Management for Older Adults, Age and Ageing.
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