Clinical decision support system to electrostimulation treatments for muscle rehabilitation in the elderly

Abstract

The aging population poses increasing challenges to healthcare systems, particularly regarding long-term muscular rehabilitation services for the elderly. Conditions such as sarcopenia and knee osteoarthritis, which are common in this age group, compromise mobility and quality of life, making rehabilitation es sential for ensuring active aging. Neuromuscular electrical stimulation has proven to be an effective inter vention, but its proper application depends on personalized parameterization and continuous monitoring. This PhD project presents an innovative solution to this scenario: a Clinical Decision Support System (CDSS) aimed at electrostimulation treatments. Developed within the scope of the NanoStim project, CDSS integrates Industry 4.0 technologies to create an efficient, portable, and cost-effective wearable system, allowing treatment to be conducted at home, with increased accessibility and reduced clinical visits. A system architecture with sensitive data protection for home treatment scenarios is proposed. The system processes real-time muscle fatigue metrics, interprets knee extension exercises, and adjusts electrostimulation in a personalized manner. Three experimental studies validated CDSS. In the first, the system demonstrated the ability to synchronize biofeedback data and remove artifacts from the elec tromyographic signal. In the second, the accuracy of the mobile application in processing muscle fatigue metrics in real-time was demonstrated. In the third, the CDSS was compared with a gold-standard motion capture system, and responsive electrostimulation modes based on real-time biofeedback were tested. Finally, a statistical correlation analysis was conducted between the fatigue levels predicted by the CDSS and the participants’ subjective feedback. The CDSS received ethical approvals from different institutions and clearance for sensitive data storage. The analyzed results show that CDSS has the potential to inno vate in the field of remote muscular rehabilitation and improve the quality of life for the elderly through personalized treatments.

O envelhecimento da população impõe desafios crescentes aos sistemas de saúde, especialmente no que diz respeito aos serviços de reabilitação muscular de longo prazo para idosos. Condições como sar copenia e osteoartrite do joelho, comuns nessa faixa etária, comprometem a mobilidade e a qualidade de vida, tornando a reabilitação essencial para garantir um envelhecimento ativo. A eletroestimulação neu romuscular tem se mostrado uma intervenção eficaz, mas a sua aplicação adequada depende de uma parametrização personalizada e acompanhamento contínuo. Esta tese de doutoramento apresenta uma solução inovadora para esse cenário: um Sistema de Suporte à Decisão Clínico (SSDC) para tratamentos de eletroestimulação. Desenvolvido no âmbito do projeto NanoStim, o SSDC integra tecnologias da Indús tria 4.0 para criar um sistema wearable eficiente, portátil e de baixo custo, permitindo que o tratamento seja realizado em casa, com maior acessibilidade e redução de consultas clínicas. Assim, é proposto uma arquitetura de sistema com proteção de dados sensíveis para o cenário de tratamento ao domiciliar. O sistema processa em tempo real métricas relacionadas a fadiga muscular, interpreta o exercício de extensão de joelho e ajusta a eletroestimulação de forma personalizada. Três estudos experimentais vali daram o SSDC. No primeiro, o sistema demonstrou a capacidade de sincronizar os dados de biofeedback e remover artefatos do sinal eletromiográfico. No segundo, foi evidenciada a precisão da aplicação móvel em processar métricas de fadiga muscular em tempo real. No terceiro, o SSDC foi comparado com um sistema padrão-ouro de captura de movimento, foram testados modos de eletroestimulação responsivos ao biofeedback coletado em tempo real. Por fim, foi realizado uma análise estatística de correlação en tre o nível de fadiga previsto pelo SSDC com o feedback subjetivos dos participantes. O SSDC recebeu aprovações éticas de diferentes instituições e aprovação para armazenamento de dados sensíveis. Os re sultados analisados mostram que o SSDC tem potencial de inovar a área de reabilitação muscular remota e melhorar a qualidade de vida dos idosos por meio de tratamentos personalizados.