Un grupo de ingenieros del MIT ha ideado un nuevo método para evaluar la función motora de los pacientes pediátricos con trastornos motores como parálisis cerebral de manera remota. Es decir, sin que los pacientes tengan que acudir presencialmente a la consulta con todo el desplazamiento que ello conlleva. “Llegar a estas sesiones con los médicos puede resultar costoso. Lleva mucho tiempo y puede ser emocionalmente agotador”, explican desde el MIT.
Para esta visita telemática o remota, se han combinado técnicas de visión por ordenador y aprendizaje automático. “El método analiza vídeos de pacientes en tiempo real y calcula una puntuación clínica de la función motora basada en ciertos patrones de posturas que detecta en fotogramas de vídeo”, afirman.
Para esta investigación, los expertos probaron esta tecnología con vídeos de más de 1.000 niños con parálisis cerebral. Según los datos del MIT, con este estudio de un millar de niños, descubrieron que el método podía procesar cada vídeo y asignar una puntuación clínica que coincidía con más del 70% de precisión con lo que un médico había determinado previamente durante una visita en persona.
Llegar a estas sesiones con los médicos puede resultar costoso. Lleva mucho tiempo y puede ser emocionalmente agotador
El objetivo era desarrollar un método para analizar los datos de la postura del esqueleto de pacientes con parálisis cerebral. Cada vídeo mostraba a un niño realizando una serie de ejercicios en un entorno clínico, y estaba etiquetado con una puntuación GMFCS que un médico le asignaba al niño después de la evaluación en persona. Se pasaron los vídeos a través de un algoritmo de estimación de pose para generar datos de pose del esqueleto, que luego el grupo del MIT utilizó como punto de partida para su estudio.
Luego, los investigadores buscaron formas de descifrar automáticamente patrones en los datos de la parálisis cerebral que son característicos de cada nivel clínico de función motora. Tras ello, probaron su método en varios dispositivos móviles, incluidos varios teléfonos inteligentes, tabletas y ordenadores portátiles, y descubrieron que la mayoría de los dispositivos podían ejecutar con éxito el programa y generar una puntuación clínica a partir de vídeos, casi en tiempo real.
Estos vídeos pueden visualizarse y analizarse en dispositivos móviles, por lo que el equipo prevé que se pueda evaluar el progreso de los pacientes simplemente configurando su teléfono o tableta para grabar un vídeo mientras se mueven por su propia casa. Tras grabar el vídeo, sólo tendrían que subirlo a un programa que analizaría los fotogramas del vídeo y asignaría una puntuación clínica o nivel de progreso. Tras esta primera evaluación automática, los pacientes también podrán enviar el vídeo a un médico para su revisión.
Tras grabar el vídeo, sólo tendrían que subirlo a un programa que analizaría los fotogramas del vídeo y asignaría una puntuación clínica o nivel de progreso
Por el momento, los investigadores están adaptando el estudio para evaluar a niños con leucodistrofia metacromática, un trastorno genético poco común que afecta el sistema nervioso central y periférico. Igualmente, destacan que esperan adaptar el método para pacientes con derrame cerebral. "Queremos reducir un poco el estrés de los pacientes al no tener que ir al hospital para cada evaluación. Creemos que esta tecnología podría usarse para evaluar de forma remota cualquier condición que afecte el comportamiento motor", según afirma Hermano Krebs, científico investigador principal del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT.
Tras estos descubrimientos, el equipo también planea adaptar el método para evaluar otros trastornos neurológicos. "Este enfoque podría ampliarse fácilmente a otras discapacidades como el accidente cerebrovascular o la enfermedad de Parkinson una vez que se pruebe en esa población utilizando métricas apropiadas para adultos". Incluso, "podría mejorar la atención y reducir el costo general de la atención médica y la necesidad de que las familias pierdan tiempo de trabajo productivo”.
Este estudio podría servir incluso para propósitos muy distintos en un largo plazo. "En el futuro, esto también podría ayudarnos a predecir cómo responderían antes los pacientes a las intervenciones, porque podríamos evaluarlos con más frecuencia para ver si una intervención está teniendo impacto", concluye el experto.