Debido a la sintomatología compleja y variable de la enfermedad de Parkinson, la monitorización precisa y continua de los síntomas se convierte en un aspecto clave para ajustar la medicación y, además, podría utilizarse para el seguimiento durante la validación de nuevos tratamientos.
Este contexto ha impulsado el desarrollo de estrategias basadas en el uso de dispositivos portátiles y técnicas de inteligencia artificial (IA) para la monitorización continua y objetiva de los síntomas. Uno de estos nuevos desarrollos es MONIPAR, una solución tecnológica desarrollada por el Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
El párkinson es un trastorno neurodegenerativo que afecta a 160.000 personas en España y 8,5 millones en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la presencia de síntomas motores como dificultad para mantener el equilibrio, rigidez muscular, lentitud de movimientos o temblores. Estos afectan a la calidad de vida de los pacientes y sus familias.
En la actualidad, la evaluación de la patología se realiza mediante la observación del estado motor y mental del paciente mientras realiza tareas específicas. Este método presenta limitaciones debidas a la apreciación del síntoma. Además, las evaluaciones clínicas suelen realizarse durante un número reducido de visitas a la consulta médica al año, lo que dificulta el ajuste terapéutico.
Con el objeto de superar estas restricciones, el equipo ha llevado a cabo un proyecto en el que se monitorizaron los síntomas motores de pacientes con párkinson a partir de la realización de ejercicios estandarizados como los realizados durante la evaluación clínica.
“Los resultados obtenidos sugieren que el sistema propuesto podría utilizarse como una herramienta complementaria para la evaluación de los síntomas motores en pacientes con párkinson en estadio temprano, y proporcionaría una solución factible y rentable para la monitorización ambulatoria de síntomas motores específicos”, señalan los investigadores.
Usabilidad de la herramienta probada
Para la detección y clasificación de síntomas, se han desarrollado algoritmos mediante técnicas de IA que detectan de forma automática algunos de los síntomas más característicos de la enfermedad, como el temblor en reposo o la lentitud de movimientos (bradicinesia).
Los expertos desarrollaron la herramienta de salud móvil MONIPAR que utiliza dispositivos inteligentes como smartwatches y smartphones. Su usabilidad fue validada en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y se probó con éxito en diversas asociaciones de Parkinson de España y Portugal.
MONIPAR ha sido desarrollado en el marco de la tesis doctoral de Luis Sigcha, dentro del proyecto “Tecnologías capacitadoras para la asistencia, seguimiento y rehabilitación de pacientes con enfermedad de Parkinson (TECA-PARK)”, financiado por el Centro Internacional sobre el Envejecimiento.
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