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Nuevas tecnologías para ayudar a enfermos de Parkinson

Nuevas tecnologías para ayudar a enfermos de Parkinson

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 Parkinson para facilitar su tratamiento personalizado. Los sensores registran y procesan las señales del paciente y la información se envía a través acelerometría de forma continua y detectan y cuantifican los síntomas del paciente de forma automática

Fuente: Proyecto PERFORM.

Fuente: Proyecto PERFORM.

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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 vestibleslow-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. 

Este grupo de investigación ha liderado el proyecto PERFORM, un proyecto de investigación europeo cofinanciado por la Comisión Europea y en el que participan  universidades, hospitales, PYMES y empresas europeas. Los detalles se publican en la revista Sensors.

El objetivo de esta investigación ha sido el uso de sensores vestibleslow-cost que recogen y procesan señales de acelerometría de forma continua, además de detectar y cuantificar 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.

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 Parkinson.

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.

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