Metaheurísticas para el diagnóstico precoz de ictus cerebral basado en las anomalías en los movimientos

Abstract

La década actual ha sido testigo de la rápida evolución de la tecnología wearable. Hasta ahora no había evolucionado, tanto como para pensar en su uso con fines médicos. El uso de esta tecnología en la detección precoz de ciertas enfermedades aumenta las posibilidades de una buena recuperación y, por ende, una reducción de los costes hospitalarios. Estas posibilidades han sido los detonantes de este estudio. Basándonos, por una parte, en la propuesta de D. José María Trejo mediante la aplicación de acelerómetros triaxiales para la detección de los movimientos anómalos propios de un episodio de ictus; y, por otra parte, en los dispositivos wearables desarrollados para este fin por el Instituto Tecnológico de Castilla y León, esta investigación ha profundizado en el diseño de un sistema para la detección precoz del ictus. Por reconocimiento precoz se conoce la detección de un episodio de ictus a lo largo del mismo, con lo que –generando la oportuna alarma- el paciente recibiría el tratamiento oportuno en el menor plazo posible. Por lo tanto, se recopiló información sobre los efectos y consecuencias producidos en las distintas actividades por los episodios de ictus. Este estudio se centró en identificar las anomalías en la situaciones más comunes cuando acontece un episodio de ictus: debido al propio proceso degenerativo, un paciente raramente puede realizar otras tareas diferentes de caminar o estar tumbado –consciente o inconsciente-. Para estas situaciones se identificaron las anomalías en los movimientos. Esta investigación tuvo dos objetivos claros, por un lado estudiar de forma pormenorizada todos los trabajos existentes sobre dicho tema y por otro lado generar un sistema capaz de reconocer entre distintas actividad e identificar los movimientos anómalos. El sistema está conformado por tres etapas fundamentales que se interrelacionan entre sí. La primera es la selección de características; la segunda está referida al proceso de reconocimiento de actividades humanas por medio de dos sistemas las máquinas de estados y el análisis de series temporales; y la última identifica las anomalías en dichos movimientos. Los resultados de este estudio revelaron que la combinación de sistemas embebidos y los acelerómetros, era una solución eficaz para la identificación de patrones anómalos en los movimientos. La investigación sustenta, entre otras implicaciones, la necesidad de encontrar un sistema que permita detectar precozmente los episodios de ictus, lo que supondría una actuación más rápida y una reducción de los efectos de esta enfermedad en términos de una disminución de la rehabilitación requerida por parte de los pacientes.