30 Jul Investigadores de Tel Aviv desarrollan un sensor portátil capaz de detectar trastornos neurológicos
UNA PERSONA CAMINA sobre una alfombrilla de marcha incrustada con sensores sensibles a la fuerza en un laboratorio de última generación, con un sensor portátil colocado en la parte baja de la espalda. (Crédito de la foto: UNIVERSIDAD DE TEL AVIV)
Imagine detectar los primeros signos de trastornos neurológicos con sólo hacer seguimiento a sus pasos. Investigadores de la Universidad de Tel Aviv han creado un innovador sensor para llevar puesto que hace exactamente eso.
POR: JUDY SIEGEL-ITZKOVICH
Puede ser una buena idea empezar a vigilar sus pasos, al menos su longitud. La longitud de sus pasos puede revelar signos precoces de diversas enfermedades neurológicas y controlar su agravamiento. La longitud de los pasos suele reducirse con la edad y también entre las personas con trastornos neurológicos.
Investigadores de la Universidad de Tel Aviv (TAU por sus siglas en inglés) y del Centro Médico Sourasky de Tel Aviv (TASMC por sus siglas en inglés) dirigieron un estudio multidisciplinario e internacional en el que se desarrolló un innovador modelo basado en el aprendizaje automático para estimar con precisión la longitud de los pasos.
Cuatro veces más preciso que los métodos convencionales
Su algoritmo convierte los datos de un pequeño sensor impermeable, ligero y portátil que se pega a la parte inferior de la espalda y proporciona una estimación precisa de la longitud de cada paso. Es unas cuatro veces más preciso que los modelos biomecánicos convencionales.
En estudios anteriores se habían investigado dispositivos portátiles basados en sensores denominados unidades de medición inercial (IMU por sus siglas en inglés) para evaluar la longitud de los pasos, pero estos experimentos se llevaron a cabo con dispositivos que no resultaban cómodos de llevar y que a veces requerían el uso simultáneo de varios sensores. También se hicieron sólo con personas sanas que no tenían dificultades para caminar, y se basaron en una muestra de pequeño tamaño que no permitía la generalización.
Un investigador en un laboratorio de la Universidad de Tel Aviv (crédito: UNIVERSIDAD DE TEL AVIV)
«La longitud de los pasos es una medida sensible y no invasiva de una amplia gama de problemas asociados al envejecimiento, el deterioro cognitivo, muchas enfermedades neurológicas, la esclerosis múltiple y las enfermedades de Parkinson y Alzheimer, así como las enfermedades cardiovasculares agudas y los accidentes cerebrovasculares. Nuestro modelo hace posible la monitorización continua de este aspecto clave del estado del paciente», escriben los investigadores en su artículo, que acaba de publicarse en la revista Digital Medicine con el título “Un sensor portátil y el aprendizaje automático estiman la longitud de los pasos en adultos mayores y pacientes con trastornos neurológicos”. Se recopiló una base de datos precisa y diversa compuesta por 83.569 pasos.
El nuevo modelo puede integrarse en un dispositivo portátil que se fija con cinta adhesiva cutánea a la parte inferior de la espalda y permite realizar un seguimiento continuo de los pasos en la vida cotidiana del paciente. Los dispositivos de medición convencionales que existen en la actualidad son fijos y engorrosos y sólo se encuentran en clínicas y laboratorios especializados. Según los investigadores, el nuevo modelo permite realizar mediciones precisas en el entorno natural del paciente a lo largo de todo el día mediante un sensor que se puede llevar puesto.
El estudio fue dirigido por Assaf Zadka, estudiante de posgrado del departamento de ingeniería biomédica de la TAU; el Prof. Jeffrey Hausdorff, del departamento de fisioterapia de la Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud y la Escuela Sagol de Neurociencia de la TAU y el departamento de neurología del TASMC; y la Prof. Neta Rabin, del departamento de ingeniería industrial de la Facultad Fleischman de Ingeniería de la TAU. También participaron en el estudio Eran Gazit, del TASMC, y la profesora Anat Mirelman, de la TAU y el TASMC, así como investigadores de Bélgica, Inglaterra, Italia, Holanda y Estados Unidos.
Hausdorff, neurólogo especializado en los campos de la marcha, el envejecimiento y las caídas, explicó que «la longitud del paso es una medida muy sensible y no invasiva para evaluar una amplia variedad de afecciones y enfermedades, como el envejecimiento, el deterioro como consecuencia de enfermedades neurológicas y neurodegenerativas y el deterioro cognitivo».
«Hoy en día, es habitual medir la longitud de los pasos mediante dispositivos basados en cámaras y aparatos de medición como alfombrillas de marcha sensibles a la fuerza que sólo se encuentran en laboratorios y clínicas especializadas», explica. «Aunque estas pruebas son precisas, sólo proporcionan una visión instantánea de la forma de andar de una persona que probablemente no refleje plenamente el funcionamiento en el mundo real. La marcha diaria puede verse influida por el nivel de fatiga, el estado de ánimo y la medicación del paciente. Una monitorización continua, las 24 horas del día y los 7 días de la semana, como la que permite este nuevo modelo de longitud de los pasos, puede captar este comportamiento de la marcha en el mundo real.»
Traducir los pasos en detección de enfermedades
Rabin, experto en aprendizaje automático, añade: «Queríamos resolver el problema aprovechando los sistemas IMU, sensores ligeros y relativamente baratos que actualmente están instalados en todos los teléfonos y relojes inteligentes, y que miden parámetros asociados a la marcha. El objetivo era desarrollar un algoritmo que pudiera traducir los datos de la IMU en una evaluación precisa de la longitud del paso e integrarse en un dispositivo cómodo y que se pudiera llevar puesto.»
El equipo lo consiguió utilizando datos de la marcha y la longitud de los pasos basados en sensores IMU, medidos de forma convencional en un estudio anterior sobre 472 personas con Parkinson, deterioro cognitivo leve o esclerosis múltiple, junto con ancianos y jóvenes sanos. Utilizaron los datos para entrenar una serie de modelos informáticos que traducían los datos de la IMU en una estimación de la longitud de los pasos. Para comprobar la precisión de los modelos, determinaron hasta qué punto los distintos modelos podían analizar correctamente datos nuevos que no se habían utilizado en el proceso de entrenamiento.
«Descubrimos que el modelo llamado XGBoost es el más preciso y es 3,5 veces más preciso que el modelo biomecánico más avanzado utilizado actualmente para estimar la longitud del paso», dijo Zadka.
«Para un solo paso, el error medio de nuestro modelo fue de seis centímetros, frente a los 21 centímetros que predecía el modelo convencional. Cuando evaluamos una media de 10 pasos, llegamos a un error de menos de cinco centímetros -un umbral conocido en la literatura profesional como ‘la diferencia mínima que tiene importancia clínica’- que permite identificar una mejora o disminución significativa en el estado del sujeto», dijo.
«Nuestro modelo es potente y fiable, y puede utilizarse para analizar datos de sensores de pacientes, algunos con dificultades para caminar, que no se incluyeron en el conjunto de entrenamiento original».
Hausdorff concluyó que «en nuestra investigación, colaboramos con investigadores de diversos campos de todo el mundo, y el esfuerzo multidisciplinar condujo a resultados prometedores. Desarrollamos un modelo de aprendizaje automático que puede integrarse con un sensor portátil y fácil de usar y proporciona una estimación precisa de la longitud de los pasos que da el paciente a diario».
«Los datos recogidos de este modo permiten un seguimiento continuo, remoto y a largo plazo del estado del paciente y también pueden utilizarse en ensayos clínicos para examinar la eficacia de los medicamentos», afirma. «Basándonos en nuestros alentadores resultados, estamos investigando si es posible desarrollar modelos similares basados en los datos de los sensores de los relojes inteligentes, lo que mejoraría aún más la comodidad del sujeto».
(Traducido por el Consulado General H. de Israel en Guayaquil)
Fuente: The Jerusalem Post
