Investigadores de la UPM desarrollan una plataforma que permite una monitorización de los pacientes con párkinson y alzhéimer y envía informes completos al personal médico.
Investigadores de la UPM desarrollan una plataforma que permite una monitorización de los pacientes con párkinson y alzhéimer y envía informes completos al personal médico.
Solo en España se calcula que hay más 160.000 personas afectadas por párkinson, aunque distintos estudios barajan cifras que oscilan entre 86.000 y 300.000 personas. En el caso de los enfermos de alzhéimer, las cifras ascienden hasta los 800.000 afectados, de los cuales un 30% no están diagnosticados. Monitorizar adecuadamente a los pacientes para que los profesionales de la salud conozcan exactamente cuáles son las dificultades que afrontan en su día a día es clave de cara a abordar y personalizar los tratamientos, mejorando así su estilo de vida.
Con este objetivo, un equipo de investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado PROCare4Life, una plataforma que permite una monitorización continuada de los pacientes con párkinson y alzhéimer y envía informes completos al personal médico de forma continuada.
“En la actualidad este tipo de pacientes tiene visitas periódicas al hospital para una monitorización de su estado, pero el personal médico debe basarse en lo que le cuente el paciente en esa visita. ¿Podemos mejorar esto monitorizando de alguna manera aquellos eventos o situaciones importantes que debería conocer el personal médico en detalle? Esa fue la pregunta de partida que nos hicimos para desarrollar la plataforma”, explica Alberto Belmonte, uno de los participantes en la iniciativa. La plataforma, accesible para pacientes, cuidadores y personal médico permite una interacción continuada entre todos los actores y se basa en dos partes fundamentales.
La primera parte cuenta con una serie de sensores y dispositivos wearables para monitorizar y detectar diferentes situaciones y eventos que sufren los pacientes. “Se han desarrollado diferentes algoritmos que mediante soluciones de inteligencia artificial son capaces de detectar eventos de interés como situaciones de confusión, temblores, festinación y congelación de movimiento entre otros”, explica Belmonte. La segunda parte de la plataforma recolecta toda esta información en un sistema centralizado que realiza análisis temporales de los eventos y situaciones detectados pudiendo identificar patrones más complejos.
Esta solución se combina con un sistema de recomendación alimentado por los datos analizados y el personal médico. El objetivo no es otro que personalizar diferentes recomendaciones que se proporcionan a los pacientes. El personal médico, además, puede consultar en cualquier momento en la plataforma todos los datos registrados y analizados de eventos y patrones mediante visualizaciones gráficas. “El sistema intenta mejorar la calidad de vida al proporcionar recomendaciones, alertas, eventos y otra información relevante a los usuarios en diferentes interfaces”, asegura el investigador.
Con todo ello, los profesionales sanitarios pueden tener una visión mucho más precisa del estado real del paciente y de cómo se desarrolla su día a día, lo que les da opción a personalizar los tratamientos y, sobre todo, de saber en qué se debe incidir para mejorar la calidad de vida de los mismos. Para los investigadores es esa monitorización constante y la posibilidad de personalizar los tratamientos, además del hecho de que su uso puede extenderse a los afectados por otras enfermedades del campo de la demencia, donde radica la importancia de su trabajo.
“Las aplicaciones son numerosas en el campo de la medicina dado que la plataforma abre una puerta a ser extendida no sólo a pacientes de párkinson y alzhéimer sino otras enfermedades de interés dónde una monitorización más continuada sea importante. Esto permite que se pueda hacer un seguimiento personalizado de cada persona más detallado pudiendo, por ejemplo, seleccionar los medicamentos más adecuados en cada momento o detectar posibles complicaciones en la enfermedad de manera rápida pudiendo actuar más rápidamente”, concluyen.
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