Tecnología Móvil para el Sensado y Análisis de Señales Biomédicas

GIANFRANCO BIANCHI; CAMILA REINALDO; MAXIMILIANO SUCRE; CAMILA RUIZ; MARIA SOLEDAD CÓRDOBA; GABRIEL D. NOEL; TERESA POLITI; OSCAR FILEVICH; DANIELA ANDRÉS

San Martín

Jornada; Primeras Jornadas Científicas y Tecnológicas UNSAM; 2023

Universidad Nacional de San Martín

El diagnóstico cuantitativo es un campo en crecimiento dentro de la medicina y laingeniería biomédica, dedicado a obtener medidas estandarizadas y cuantitativas que sean repetibles y permitan caracterizar de manera precisa el estado clínico de los pacientes. Desde el punto de vista de la medicina de precisión, este estado se encuentra conformado por un conjunto de datos, señales y valores que describen la fisiología del paciente. Estos datos y señales pueden usarse con fines de diagnóstico, tratamiento y seguimiento, y con los medios actuales de digitalización pueden incluirse en sistemas de telemedicina, los cuales facilitan la comunicación entre los actores del sistema de salud, democratizan el acceso a la atención y permiten el monitoreo de variables clínicamente relevantes en el ámbito doméstico / ambulatorio. En algunos casos, estos datos pueden obtenerse con relativa facilidad y precisión mediante métodos cuantitativos, como la observación directa, la toma de imágenes médicas de diagnóstico o la medición de metabolitos u otras sustancias en las sangre. En otros casos la obtención de información fisiológica cuantitativa no se encuentra aún desarrollada, y requiere de la innovación e investigación. Es el caso de la enfermedad de Parkinson, la cual requiere evaluar la calidad de patrones finos de ciertas secuencias de motoras ejecutadas por el paciente para un correcto seguimiento de su estado clínico. Esta información se obtiene por observación directa y calificación por parte del médico y es, por lo tanto, cualitativa o semi-cuantitativa en el mejor de los casos. Nuestro equipo diseña dispositivos portables ("wearables") que registran los movimientos ejecutados por quien los lleva, permitiendo obtener así datos cuantitativos que permiten medir la calidad de los movimientos ejecutados. Estos datos son analizados por un algoritmo que incluye matemática compleja y herramientas de inteligencia artificial, el cual permite distinguir secuencias ejecutadas por pacientes "sanos" de las ejecutadas por pacientes con enfermedad de Parkinson. La automatización y cuantificación de la evaluación de los pacientes permite ahorrar tiempo de diagnóstico, independizarlo de las competencias especializadas del profesional de salud y colaborar en el seguimiento de la progresión de los síntomas en el tiempo.