Elena, el dispositivo desarrollado en la UTP para monitorear los síntomas motores en personas con Parkinson
El proyecto surge de la necesidad de la estudiante Lissette Peña, de monitorear los movimientos involuntarios y y temblores que afectan a su madre.
A la izquierda, dispositivo desarrollado por el equipo de investigación. A la derecha, participante del estudio prueba uno de los prototipos creado por los ingenieros. Foto: UTP
Un innovador dispositivo, que busca mejorar la calidad de vida de las personas con enfermedad de Parkinson, ha sido desarrollado por el equipo de investigación liderado por la Dra. Yessica Sáez, docente e investigadora del Centro Regional de Azuero de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP).
El proyecto se denomina “Tecnología de asistencia basada en IoT para monitorear los síntomas motores en personas con Parkinson”, el cual surge de la necesidad de la estudiante Lissette Peña, del Centro Regional de Azuero de la UTP, de monitorear los movimientos involuntarios y temblores que afectan a su madre, Elena, quien padece de este trastorno neurodegenerativo.
“Bautizado con el nombre de ELENA, en honor a la persona que inspiró esta investigación, el objetivo de este proyecto era desarrollar una herramienta eficiente y fácil de utilizar que permita mejorar la calidad de vida de los pacientes con enfermedad de Parkinson, así como de sus familiares y cuidadores. Asimismo, también buscamos proveer al personal médico con información valiosa sobre los temblores y la progresión de la afección”, dijo Sáez.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la enfermedad de Parkinson afecta aproximadamente a 1 de cada 100 personas mayores de 60 años. En Panamá, se desconoce la cifra de personas que padecen de este trastorno neurodegenerativo, pero se estima que afecta entre el 3% y 5% de la población panameña mayor de 65 años.
“En los últimos años los avances tecnológicos implementados en el campo de la medicina han permitido mejorar la calidad de vida de los pacientes con enfermedad de Parkinson. Tecnologías de asistencia desarrolladas en otros países, tales como exoesqueletos supresores de temblores, dispositivos electrónicos con acelerómetros y aplicaciones móviles para medir temblores, han impactado en forma positiva en estas personas; sin embargo, la mayoría son invasivas, altamente costosas y difíciles de acceder por la falta de comercialización. Es por esta razón que nos propusimos desarrollar un dispositivo compacto y de bajo costo para así dar los primeros pasos como país en el desarrollo de tecnologías de asistencia, basadas en Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), y de esta forma ayudar a personas con esta enfermedad”, dijo la coordinadora del Grupo de Investigación en Ingeniería de Telecomunicación y Sistemas Inteligentes Aplicados a la Sociedad (ITSIAS) de la UTP.
Para poder cumplir con el objetivo del proyecto, los investigadores desarrollaron tres prototipos para monitorear los síntomas motores de las personas con Parkinson, utilizando sensores de frecuencia, microprocesadores y otros componentes electrónicos. Además, el equipo de investigación desarrolló una plataforma basada en código abierto, la cual recolectaba y almacenaba la información generada por el sistema en tiempo real por medio de la tecnología IoT. Una vez se contó con un primer prototipo y con la plataforma desarrollada, se procedió a realizar pruebas de uso en personas con y sin la enfermedad para así poder evaluar el desempeño de ambos desarrollos tecnológicos y luego realizar las modificaciones necesarias.
“Entre los principales resultados podemos destacar el desarrollo de un dispositivo funcional que mide los temblores de las manos, como también el alto nivel de aceptación de uso por parte de los participantes del estudio. No obstante, aún debemos ampliar el alcance de la investigación, tanto en la cantidad de participantes como en el tiempo de prueba por cada persona. De igual forma, debemos trabajar en la transmisión de los datos utilizando otros tipos de tecnologías y continuar con el desarrollo de modelos de aprendizaje automáticos que nos permitan distinguir los movimientos que pueden influir en la variabilidad del temblor y su progresión”, dijo Sáez, también investigadora asociada al CEMCIT AIP y miembro del Sistema Nacional de Investigación (SNI) de Panamá.
El equipo de investigación interdisciplinario estuvo conformado por: el Dr. Edwin Collado, Dr. Fernando Merchán, la Dra. Luiyiana Pérez, el Mgtr. Antony García, el Ing. Francisco Canto, el Ing. Edwin Ríos, el Ing. Cristian Ureña y la estudiante Lissette Peña, de la UTP; la Dra. María Beatriz Carreira y el Dr. Alcibiades Villarreal, investigadores del Centro de Neurociencias y la Unidad de Investigación Clínica del Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología (INDICASAT AIP); la Dra. Julia Valenzuela del Hospital Regional Anita Moreno y el Dr. Fernando Gracia, jefe del Servicio de Neurología del Hospital Santo Tomás (HST).
El proyecto contó con el financiamiento de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT), a través de la Convocatoria Pública de Fomento a I+D (FID) 2022, y administrado por el Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT AIP).