La enfermedad de Parkinson afecta, solo en España, a más de 160.000 personas. Sin embargo, hay estudios que determinan cifras de entre 86.000 y 300.000 pacientes. Por su parte, los afectados por la enfermedad de Alzheimer se elevan hasta los 800.000, de los que un 30% aún no está diagnosticado. Estos pacientes suelen estar sometidos a tratamientos destinados a mejorar su calidad de vida. En este contexto, monitorizar de forma adecuada a los pacientes es una iniciativa que permitiría a los profesionales de la salud conocer exactamente las dificultades que afrontan en su día a día, para así abordar y personalizar dichos tratamientos.
Para ello, un equipo de investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT) de la UPM ha desarrollado una plataforma que permite monitorizar de forma continuada a los pacientes con párkinson y alzhéimer. Además, envía informes completos al personal médico continuamente.
Alberto Belmonte: “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"
“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 investigadores de la UPM que participa en el proyecto. La plataforma PROCare4Life es accesible tanto para pacientes como para cuidadores y personal médico, y permite una interacción continuada entre todos.
Esta herramienta se basa en dos partes fundamentales. La primera cuenta con sensores y dispositivos wearable para monitorizar y detectar distintos eventos que sufren los pacientes de estas enfermedades. “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.
En lo relativo a la segunda parte, su función es recolectar toda la información en un sistema centralizado que realiza análisis temporales de los eventos, identificando patrones más complejos. La solución se combina con un sistema de recomendación alimentado por los datos analizados y el personal médico, para personalizar diferentes recomendaciones que se proporcionan a los pacientes.
Además, el personal médico puede consultar en todo momentos 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 Belmonte.
Investigadores: “Las aplicaciones son numerosas en el campo de la medicina dado que la plataforma abre una puerta a ser extendida a otras enfermedades de interés"
Gracias a todo ello, los profesionales sanitarios pueden contar con una visión más precisa del estado real del paciente, además de cómo se desarrolla su día a día. De este modo, pueden personalizar los tratamientos y saber en qué se debe incidir para mejorar la calidad de vida de dichos pacientes. Este trabajo, además, podría extenderse a los afectados por otras enfermedades del campo de la demencia.
“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 Parkinson y Alzheimer sino otras enfermedades de interés donde 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 los investigadores.