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Fujitsu desarrolla tecnología para detectar enfermedades con el modo de caminar

Fujitsu desarrolla una tecnología de digitalización que cuantifica los patrones de la forma de caminar ya que varían según el impacto de diferentes enfermedades
  • Al monitorear la marcha de los pacientes se consigue ayudar a los profesionales de la salud a cuantificar los movimientos y registrar los procesos de recuperación.

Fujitsu Laboratories Ltd. y Fujitsu Limited han desarrollado una tecnología para digitalizar y cuantificar los patrones de la forma de caminar de pacientes, cuyos movimientos varían debido al impacto de diferentes enfermedades.

Los profesionales médicos pueden identificar síntomas de los pacientes observando su forma de caminar. Sin embargo, es difícil digitalizar los síntomas, ya que existen numerosas características que difieren según el tipo y la gravedad de la enfermedad y por esta razón los fisioterapeutas realizan inspecciones visuales en la mayoría de los casos. Con el objetivo de mejorar esto, Fujitsu ha desarrollado una tecnología para cuantificar de forma automática y precisa factores, como el tiempo de balanceo y el postural(¹) de la pierna derecha e izquierda, así como la diferencia entre los movimientos de ambas piernas. En el nuevo desarrollo, los puntos característicos en el momento del cambio de movimiento se determinan utilizando las ondas de las señales emitidas por sensores giroscópicos que están unidos a los tobillos de los pacientes.

Se dice que varios síntomas, como las afecciones musculoesqueléticas, neuronales y cardiovasculares, afectan las características de la marcha de los pacientes. La nueva tecnología permitirá a los profesionales de la salud cuantificar la marcha de los pacientes que caminan bajo la influencia de tales afecciones y como resultado, podrán registrar los procesos de recuperación y ayudar con el monitoreo remoto de los pacientes, mejorando así la eficiencia de los servicios médicos.

Antecedentes

En el campo de la medicina es esencial analizar el caminar de los pacientes para examinar sus cambiantes síntomas, así como su estado de recuperación. De hecho, es bien sabido que síntomas como afecciones musculoesqueléticas, neuronales y cardiovasculares causan anomalías en la marcha. En consecuencia, se ha producido la necesidad de una tecnología de análisis de la forma de caminar que pueda capturar digitalmente la misma información que los fisioterapeutas realizan visualmente, para detectar signos tempranos de síntomas de enfermedad.

Cuestiones

Se han propuesto numerosos métodos basados en aprendizaje automático y algoritmos a partir de reglas como técnicas convencionales para comparar y analizar las características de la marcha y datos cuantitativos, que han atraído la atención de los profesionales de la salud. No obstante, los fisioterapeutas trabajan con pacientes diagnosticados con una amplia gama de enfermedades, y el impacto en sus patrones de la forma de caminar difiere significativamente, dependiendo de factores como la naturaleza de la enfermedad, su gravedad y la ubicación de las áreas discapacitadas. Por lo tanto, las técnicas convencionales no podrían cuantificar varias características del caminar con alta precisión, ya que sólo serían capaces de analizar un número limitado de patrones, o no podrían obtener suficientes datos de la forma de caminar para su aprendizaje.

Sobre la tecnología recientemente desarrollada

Fujitsu ha desarrollado una tecnología que puede cuantificar las características de varios estilos de caminar, en función de las señales emitidas por los sensores giroscópicos, conectados a los tobillos del paciente.

Esta tecnología utiliza un modelo recientemente desarrollado basado en la ley del movimiento, que analiza la relación entre los movimientos de las piernas izquierda y derecha durante la marcha y cómo las diferentes características de la marcha cambian con el tiempo, detectando puntos característicos y asignando un significado a la forma de onda de la señal que es emitida por los sensores giroscópicos. De esta manera, la señal se puede identificar claramente a partir de los puntos particulares del paso de caminar, cuando el talón toca el suelo o cuando el dedo del pie está fuera del suelo, ya que se pueden reconocer, independientemente del método de caminar. Al medir estos puntos característicos, las formas de la marcha, como la longitud de la zancada y el tiempo de oscilación, pueden ser cuantificados con gran precisión.

Resultados

Utilizando un sensor giroscópico disponible en el mercado, la nueva tecnología evalúa varias formas de caminar, incluidos 9 tipos de anormalidades (caminar en pasos cortos, circunducción, arrastrar los pies, etc.), lo que permite un cálculo preciso de múltiples características. Específicamente, la precisión del reconocimiento automático del segmento de la forma de caminar para los movimientos fue del 96.5% y el error de extracción del tiempo de zancada (suma del tiempo de postura y el tiempo de balanceo) fue de 1.8%. En otras palabras, la nueva tecnología redujo el error de medición hasta 1/3 de veces, en comparación con los productos comerciales convencionales, que requieren la entrada manual de la sección para caminar.

Perspectivas de futuro

Fujitsu continuará desarrollando la nueva tecnología de digitalización para la utilización de datos de observación de la forma de caminar por profesionales médicos, así como para el monitoreo remoto de pacientes domiciliarios, que están aumentando rápidamente.

Sitios Web relacionados

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Fujitsu Develops Technology for early detection of irregularities in motor functions using a sensory smart house (nota de prensa, 10 de marzo de 2015)

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NOTA:

[1] Tiempo de oscilación y postural de las piernas izquierda y derecha

El período en el que una pierna no toca el suelo durante un ciclo de caminar se llama tiempo de oscilación, y el período en el que una pierna permanece en el suelo se llama tiempo de postura.