El grupo de investigación Life Supporting Technologies de la Universidad Politécnica de Madrid 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, con lo que se consigue crear un perfil de la enfermedad para cada uno de los pacientes y, finalmente, lograr la personalización de su tratamiento.

El envejecimiento de la población se ha convertido en un fenómeno global empujado por las mejoras de los sistemas sanitarios y las transformaciones demográficas, es decir, la reducción del número de nacimientos y el aumento en la esperanza de vida. Esta nueva realidad se ha convertido en una preocupación permanente a nivel mundial. Más allá de su dimensión estrictamente demográfica, el envejecimiento preocupa por sus efectos sociales, políticos y económicos; y es que, aunque vivimos más años, pasamos más tiempo enfermos.

Las enfermedades crónicas y de larga duración van teniendo más y más protagonismo en nuestra sociedad y debido a esto se hace necesario el desarrollo e implementación de nuevas estrategias dentro del sistema sanitario que permitan gestionar este tipo de enfermedades de forma más eficaz y mejorando la calidad de vida de los pacientes, facilitando la vida a los profesionales clínicos y mejorando la atención y eficacia del sistema sanitario. Es aquí en donde las nuevas tecnologías pueden aportar un gran valor, mejorando la monitorización y haciendo que el seguimiento de los pacientes sea mucho más sencillo y eficaz.

Dentro de este tema, 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. Este grupo de investigación ha liderado el proyecto PERFORM (A soPhisticatEd multi-paRametric system FOR the continuous effective assessment and Monitoring of motor status in Parkinson’s disease and other neurodegenerative diseases), un proyecto de investigación europeo parcialmente financiado por la Comisión Europea a través del Séptimo Programa Marco cuyo consorcio incluye universidades, hospitales, PYMES y grandes empresas de España, Italia, Reino Unido, Polonia, Chipre y Grecia.

El objetivo de esta investigación ha sido el uso de sensores vestibles low-cost que 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. Esta información se utiliza para crear una herramienta de apoyo a la decisión para profesionales que les ayude a gestionar toda la información que se genera, crear un perfil de la enfermedad para cada uno de los pacientes y finalmente lograr la personalización del tratamiento para cada paciente. 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.

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.

Otros artículos de interés:

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.

Designing auditory cues for Parkinson’s disease gait rehabilitation”. Jorge Cancela, Eugenio M. Moreno, María Teresa Arredondo, Paolo Bonato. Proceedings of the 36th Annual International IEEE EMBS Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 5852-5855. Chicago, USA. DOI: 10.1109/EMBC.2014.6944959.