MIT-ANPEI Brazil Summit 2026TechPain Monitor: tecnologia e inovação aberta para compreender a dor na doença de Parkinson
Fabiana Noronha Dornelles prestígio (1)
Avaliação por modelos + Supervisão Editorial.
MIT-ANPEI Brazil Summit 2026
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Monitoramento diário revela que, no Parkinson, a duração e a distribuição da dor distinguem perfis que a intensidade média sozinha pode ocultar.
Resumo executivo
A TechPain, em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina, aplicou sua tecnologia, TechPain Monitor, para superar uma limitação relevante no acompanhamento da dor na doença de Parkinson: a dependência de avaliações pontuais, geralmente concentradas apenas na intensidade da dor. A plataforma possibilitou o registro diário da intensidade, duração e distribuição corporal da dor, além de sintomas associados, sono e uso de medicamentos, gerando dados longitudinais em condições reais.
Entre dezembro de 2023 e fevereiro de 2025, 68 participantes produziram 20.971 registros durante 14 meses. A análise por aprendizagem não supervisionada identificou perfis de alta e baixa carga de dor. No perfil de alta carga, a intensidade média foi 2,4 vezes maior, enquanto a duração acumulada foi 6,7 vezes maior e a extensão corporal da dor foi 9,2 vezes maior na região anterior e 11,3 vezes maior na região posterior. A intensidade apareceu apenas na décima posição entre as características que mais diferenciaram os perfis.
Os resultados demonstraram que a intensidade isolada não representa adequadamente a carga de dor. A combinação de monitoramento móvel, indicadores longitudinais e análise de dados permitiu incorporar dimensões temporais e espaciais relevantes para uma avaliação mais completa. A iniciativa exemplifica um modelo de inovação aberta ao integrar a tecnologia e a capacidade de desenvolvimento da TechPain à competência científica e clínica da UFSC. Os resultados foram publicados no Journal of Neural Transmission. DOI: 10.1007/s00702-026-03250-9.
Paper completo
Entre para baixar o PDF registradoTechPain Monitor: tecnologia e inovação aberta para compreender a dor na doença de Parkinson Case Nacional de Inovação 2026 Organização responsável: TechPain Pesquisa e Desenvolvimento Científico LTDA Problema que a iniciativa atacou e sua relevância A dor afeta até 85% das pessoas com doença de Parkinson e compromete a qualidade de vida e a funcionalidade. Sua avaliação, porém, ainda costuma ocorrer apenas em consultas pontuais com foco na intensidade da dor relatada naquele momento. Essa abordagem não registra adequadamente as flutuações diárias, a persistência dos episódios nem a distribuição da dor pelo corpo. Assim, pacientes com dor persistente ou disseminada podem ser subestimados quando apresentam intensidades médias de dor semelhantes.
Papel da tecnologia no resultado O sistema desenvolvido pela TechPain, TechPain Monitor, permitiu o registro diário, em condições reais, da intensidade e duração da dor, sua localização em mapa corporal digital, sintomas associados, sono e medicamentos. A plataforma transformou relatos dispersos em séries longitudinais padronizadas. Os dados foram consolidados por participante, evitando pseudoreplicação, e analisados por aprendizagem não supervisionada, com HDBSCAN e KMeans, para identificar perfis multidimensionais de carga de dor.
A tecnologia foi determinante para calcular medidas cumulativas de duração e extensão corporal que não seriam obtidas em uma avaliação clínica isolada. O objetivo não foi automatizar diagnósticos, mas revelar padrões capazes de ampliar a caracterização e o acompanhamento da dor dos pacientes.
Modelo de inovação aberta A iniciativa uniu competências complementares da empresa e da Universidade Federal de Santa Catarina. A TechPain desenvolveu a plataforma, o conhecimento do produto e a capacidade de estruturar e processar dados longitudinais. A UFSC contribuiu com conhecimento científico sobre dor e Parkinson, desenho e condução da pesquisa clínica e governança ética. Essa interação transformou dados gerados pela tecnologia em evidência científica publicada e conhecimento aplicável à evolução da solução.
Resultado medido e período de avaliação Entre dezembro de 2023 e fevereiro de 2025, 68 pessoas com doença de Parkinson utilizaram a plataforma durante 14 meses e produziram 20.971 registros diários. A análise identificou um perfil de alta carga de dor, com 17 participantes, e um perfil de baixa carga, com 50 participantes. A intensidade média de dor foi de 4,07 no grupo de alta carga e 1,67 no de baixa carga, diferença de 2,4 vezes. As medidas longitudinais
distinguiram os grupos com maior magnitude: a duração acumulada foi 6,7 vezes maior, a extensão anterior 9,2 vezes maior e a extensão posterior 11,3 vezes maior no grupo de alta carga. A intensidade média ocupou apenas a décima posição entre as características que mais diferenciaram os perfis.
O perfil de alta carga também apresentou maior complexidade terapêutica e maior número de sintomas e domínios sintomáticos ativos. A frequência de registros não esteve associada ao perfil identificado (r = 0,16; p = 0,20), indicando que o resultado não foi explicado apenas pelo maior uso do sistema.
O resultado central foi demonstrar que a intensidade isolada representa somente parte da carga de dor. A duração acumulada e a distribuição corporal foram mais discriminativas entre os perfis, fornecendo base científica para que o acompanhamento digital incorpore dimensões temporais e espaciais além da escala numérica tradicional.
Estágio da inovação e replicabilidade A plataforma foi utilizada em condições reais durante 14 meses e os resultados foram publicados após revisão por pares. O caminho pode ser reproduzido em outras condições crônicas por meio da coleta diária padronizada, consolidação por paciente, construção de indicadores longitudinais e identificação de perfis multidimensionais.
Como o estudo foi observacional e exploratório, os perfis ainda exigem validação externa e avaliação prospectiva antes de orientar decisões clínicas.
Estudo publicado Multidimensional pain patterns in Parkinson’s disease: a longitudinal mobile health study DOI: 10.1007/s00702-026-03250-9 Participantes, parceiros e apoio financeiro A TechPain desenvolveu e disponibilizou a plataforma e participou da concepção da solução, do processamento e da análise dos dados. A UFSC foi a parceira científica, oferecendo o ambiente acadêmico e clínico, a governança ética, a condução da pesquisa e a supervisão científica.
O estudo recebeu apoio do CNPq, FAPESC e CAPES. O desenvolvimento tecnológico e a trajetória de inovação da TechPain também receberam apoio da FINEP, FAPESC e SEBRAE por meio do programa Catalisa ICT.
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