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Un proyecto académico y empresarial europeo, liderado desde la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), desarrolla un sistema de monitorización en la propia casa de los enfermos de párkinson. La técnica consiste en colocar sensores 'vestibles' en los pacientes, recoger los datos en un ordenador y enviarlos al hospital para su análisis.
El proyecto PERFORM, coordinado por el grupo Life Supporting Technologies de la UPM, persigue mover el hospital a la casa del paciente de párkinson, e incluso a la ropa, por medio de dispositivos conocidos como sensores 'vestibles'.
Las señales recogidas con estos sensores se envían diariamente a un PC instalado en el propio hogar donde se procesan de forma automática para detectar y cuantificar los síntomas del enfermo. Una vez hecho esto, la información se envía al hospital y se genera un informe diario que alertará al médico en caso de que se detecte algún valor anómalo.
El sistema trata de superar dos retos: conseguir que la tecnología sea transparente al usuario y gestionar toda la información que se genera de forma inteligente. PERFORM llega a generar 2 Gigabytes de información por paciente y semana si el paciente viste los sensores una media de ocho horas al día.
Revisar semejante cantidad de información diariamente es físicamente imposible, por lo que uno de los principales desafíos fue el diseño de herramientas de minería de datos que se encargan de hacer ese trabajo. La información obtenida se utiliza para crear una herramienta de ayuda a la decisión para profesionales que les ayude a gestionar toda la información que se genera, crear un perfil de la enfermedad por cada paciente y lograr la personalización del tratamiento.
Probado en más de 100 pacientes europeos
Tras cuatro años de investigación, y tres estudios pilotos realizados con más de 100 pacientes en hospitales de España, Italia y Grecia los resultados positivos “invitan a ser optimistas” –según sus promotores– y pensar en el despliegue de este tipo de sistemas en los próximos años.
El proyecto europeo PERFORM (A soPhisticatEd multi-paRametric system FOR the continuous effective assessment and Monitoring of motor status in Parkinson’s disease and other neurodegenerative diseases) está financiado en parte por la Comisión Europea a través del Programa Marco FP7. El consorcio incluye universidades, hospitales, PYMES y grandes empresas de España, Italia, Reino Unido, Polonia, Chipre y Grecia.
La iniciativa se enmarca dentro del problema del envejecimiento de la población en los países desarrollados. Más allá de su dimensión estrictamente demográfica, el envejecimiento preocupa por sus efectos sociales, políticos y económicos. Aunque vivimos más años, pasamos más tiempo enfermos. Muchas de las enfermedades crónicas con mayor prevalencia en España suelen comenzar a mostrar sus primeros síntomas a partir de los 40-50 años de edad.
Estos cambios han hecho necesario el desarrollo de nuevas estrategias que, por una parte, permitan a los pacientes gestionar su propia enfermedad; y, por otra parte, que ayude a los profesionales clínicos a gestionar este tipo de enfermedades de una forma más efectiva y precisa ofreciéndoles información objetiva que les ayude a tomar mejores decisiones en el diagnóstico y que les facilite el seguimiento clínico de sus pacientes.
Es aquí donde las nuevas tecnologías pueden aportar un gran valor. Concretamente, las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) han logrado que el campo sanitario se haya visto especialmente beneficiado con dispositivos más pequeños y potentes que hacen que la monitorización y el seguimiento de los enfermos sean mucho más sencillos y automáticos. El desafío, de cara a su generalización, es disponer de aparatos económicamente asequibles para los usuarios.
Referencias bibliográficas:
Pastorino, M; Cancela, J; Arredondo, MT; Pansera, M; Pastor-Sanz, L; Villagra, F; Pastor, MA; Martin, JA.: “Assessment of Bradykinesia in Parkinson's disease patients through a multi-parametric system”. Cancela, J; Pastorino, M; Arredondo, MT; Pansera, M; Pastor-Sanz, L;Villagra, F; Pastor, MA; Gonzalez, AP: Gait assessment in Parkinson's disease patients through a network of wearable accelerometers in unsupervised environments”. 2011 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC): 1810-1813/: 2233-2236. 2011.
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.
