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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una herramienta que ayuda a los profesionales sanitarios a gestionar la información que genera un sistema de sensores acoplados a los enfermos de párkinson. Los sensores registran de forma continua las señales, para enviarlas al hospital y facilitar un tratamiento personalizado del paciente.
El aumento de las enfermedades crónicas ha incentivado la búsqueda de herramientas que mejoren la calidad de vida de los pacientes, el trabajo de los profesionales clínicos y la eficacia del sistema sanitario. En este marco, el grupo Life Supporting Technologies de la Universidad Politécnica de Madrid lleva años trabajando en el diseño y desarrollo de nuevas aplicaciones móviles combinadas con redes de sensores vestibles que puedan ser utilizadas para monitorizar a los pacientes de la enfermedad de Parkinson de forma continua y no intrusiva.
Ahora, el grupo ha desarrollado una herramienta de apoyo a la decisión para profesionales sanitarios que les ayude a gestionar toda la información que se genera a partir de sensores vestibles low-cost portados por los enfermos. Estos sensores recogen y procesan señales de acelerometría de forma continua y detectan y cuantifican los síntomas del paciente de forma automática.
Una vez hecho esto, la información con los síntomas del paciente se envía al hospital y se genera un informe diario que alertará al médico en caso de que se detecte algún valor anómalo. También se consigue crear un perfil de la enfermedad para cada uno de los pacientes y, finalmente, lograr la personalización de su tratamiento.
El grupo de investigación ha liderado el proyecto PERFORM, una iniciativa europea en este ámbito cofinanciada por la Comisión Europea y en la que participan universidades, hospitales, PYMES y empresas europeas. Los detalles se publican en la revista Sensors.
Mejorar la experiencia del usuario
Los investigadores han trabajado no sólo en el diseño de los sensores y de los algoritmos que se utilizan para monitorizar a los pacientes, sino que también han estudiado cómo mejorar la experiencia de usuario de forma que se facilite la adopción de este tipo de sistemas incluso entre las personas poco familiarizadas con las nuevas tecnologías.
Otro de los proyectos en los que está trabajando este grupo consiste en el uso de estímulos auditivos, tanto patrones acústicos compuestos específicamente como música comercial, integrados dentro de una aplicación para teléfonos móviles para la práctica de ejercicio por parte de los pacientes de párkinson.
El objetivo de esta aplicación es que los pacientes puedan hacer ejercicios que les ayuden a mejorar algunos aspectos motores, especialmente aquellos relacionados con la marcha, en su propia casa. Para monitorizar la evolución de los pacientes, esta aplicación también utiliza los acelerómetros y giróscopos incluidos en la mayoría de teléfonos de última generación.
Referencias bibliográficas:
Wearability Assessment of a Wearable System for Parkinson’s Disease Remote Monitoring Based on a Body Area Network of Sensors. Jorge Cancela, Matteo Pastorino, Alexandros T. Tzallas, Markos G. Tsipouras, Giorgios Rigas, Maria T. Arredondo and Dimitrios I. Fotiadis. Sensors. 2014; 14(9):17235-17255. DOI: doi: 10.3390/s140917235.
PERFORM: A System for Monitoring, Assessment and Management of Patients with Parkinson’s disease”. Alexandros T. Tzallas, Markos G. Tsipouras, Georgios Rigas, Dimitrios G. Tsalikakis, Evaggelos C. Karvounis, Maria Chondrogiorgi, Fotis Psomadellis, Jorge Cancela, Matteo Pastorino, María Teresa Arredondo Waldmeyer, Spiros Konitsiotis, and Dimitrios I. Fotiadis. Sensors. 2014; 14(11): 21329--21357. DOI doi:10.3390/s141121329.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
