Icesi y Fundación Valle del Lili desarrollaron una App para hacer seguimiento al Parkinson
11 Abril 2018 Redacción Webnoticias
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Como parte de una línea de investigación de tecnología aplicada a la salud, investigadores y docentes de Neurociencias de la Fundación Valle del Lili, de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Icesi e Ingenieros del Grupo de Investigación i2T de esta casa de estudios, desarrollaron una aplicación llamada e-Motion que mide las variables espacio temporales de la marcha en pacientes con Parkinson, lo que permite complementar la evaluación médica y hacer seguimiento de la evolución de la enfermedad como de la respuesta al tratamiento.
Dicha App cumple con la normatividad internacional vigente para todos los dispositivos médicos aplicados a la salud. Consiste en un software que captura el movimiento del paciente por medio del Kinect (un dispositivo que viene con la consola de juegos Xbox), para obtener la ubicación en 3D de las articulaciones de interés, calcular las variables específicas, procesar y analizar los datos de la marcha del paciente.
La gran ventaja de este sistema es que solo necesita, para hacer las mediciones, un pasillo de 5 metros a diferencia de los sistemas convencionales de análisis de marcha disponibles en el mundo, los cuales requieren además de un traje con sensores, un espacio no inferior a 70 metros cuadrados y un set de cámaras dispuestas en él.
Al respecto, explica el doctor Jorge Luis Orozco Vélez, médico neurólogo, docente de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad y jefe de Neurología de la Fundación Valle del Lili que “este desarrollo mide las variables más importantes que se alteran en la forma de caminar, no solo de los pacientes con enfermedad de Parkinson, sino de otras enfermedades relacionadas con el envejecimiento patológico como son la velocidad, longitud del paso, el ciclo del paso y la asimetría del movimiento en general tanto del balanceo de los brazos y las extremidades inferiores”.
Algo significativo es que las mediciones de e-Motion, como complemento al examen clínico, ayuda a clasificar los diferentes subtipos o rasgos de la enfermedad de Parkinson como la forma inestable que es la que más riesgo tiene de caídas y lesiones con fracturas, agregó el galeno.
Los datos que captura e-Motion se procesan y se suben en tiempo real a una nube que hace parte de un sistema computacional desarrollado por el grupo I2T, llamado SND, que hace análisis con algoritmos específicos de las variables de significancia clínica en los pacientes, lo que orientará de forma objetiva al personal de salud en la toma de decisiones acertadas en pro del paciente y de su calidad de vida, enfatizó Orozco.
Esta iniciativa recibió hace dos semanas, durante el XIII Congreso Nacional de Neurología, el primer puesto de investigación original en presentación oral por el trabajo: "Análisis de balanceo de brazos en pacientes en estadio temprano de enfermedad de Parkinson usando una cámara RGBD (Kinect)".
