Necesidad de una tecnología de análisis

Los expertos dicen que varios síntomas, como las afecciones musculoesqueléticas, neuronales y cardiovasculares, afectan las características de la marcha de los pacientes. La nueva tecnología permitirá a los profesionales de la salud cuantificar la marcha de los pacientes que caminan bajo la influencia de tales afecciones, y como resultado podrán registrar los procesos de recuperación y ayudar con el monitoreo remoto de los pacientes, mejorando así la eficiencia de los servicios médicos.

En el campo de la medicina es esencial analizar el caminar de los enfermos para examinar sus cambiantes síntomas, así como su estado de recuperación. De hecho, es bien sabido que síntomas tales como afecciones musculoesqueléticas, neuronales y cardiovasculares causan anomalías en la marcha. En consecuencia, se ha producido la necesidad de una tecnología de análisis de la forma de caminar que pueda capturar digitalmente la misma información que los fisioterapeutas realizan visualmente, para detectar signos tempranos de síntomas de enfermedad.

Numerosos métodos basados en aprendizaje automático y algoritmos, a partir de reglas como técnicas convencionales para comparar y analizar las características de la marcha y datos cuantitativos, han atraído la atención de los profesionales de la salud. No obstante, los fisioterapeutas trabajan con pacientes diagnosticados con una amplia gama de enfermedades, y el impacto en sus patrones de la forma de caminar difiere significativamente, dependiendo de factores como la naturaleza de la enfermedad, su gravedad y la ubicación de las áreas discapacitadas. Por lo tanto, las técnicas convencionales no podrían cuantificar varias características del caminar con alta precisión, ya que sólo serían capaces de analizar un número limitado de patrones, o no podrían obtener suficientes datos de la forma de caminar para su aprendizaje.

Un modelo basado en la ley del movimiento

La tecnología desarrollada por Fujitsu es capaz de cuantificar las características de varios estilos de caminar, en función de las señales emitidas por los sensores giroscópicos, conectados a los tobillos del paciente. Esta tecnología utiliza un modelo recientemente desarrollado basado en la ley del movimiento, que analiza la relación entre los movimientos de las piernas izquierda y derecha durante la marcha y cómo las diferentes características de la marcha cambian con el tiempo, detectando puntos característicos y asignando un significado a la forma de onda de la señal que es emitida por los sensores giroscópicos. De esta manera, la señal se puede identificar claramente a partir de los puntos particulares del paso de caminar, cuando el talón toca el suelo o cuando el dedo del pie está fuera del suelo, ya que se pueden reconocer, independientemente del método de caminar. Al medir estos puntos característicos, las formas de la marcha, como la longitud de la zancada y el tiempo de oscilación, pueden ser cuantificados con gran precisión.

Utilizando un sensor giroscópico disponible en el mercado, la nueva tecnología evalúa varias formas de caminar, incluidos 9 tipos de anormalidades (caminar en pasos cortos, circunducción, arrastrar los pies, etc.), lo que permite un cálculo preciso de múltiples características. Específicamente, la precisión del reconocimiento automático del segmento de la forma de caminar para los movimientos fue del 96.5% y el error de extracción del tiempo de zancada (suma del tiempo de postura y el tiempo de balanceo) fue de 1.8%. En otras palabras, la nueva tecnología redujo el error de medición hasta 1/3 de veces, en comparación con los productos comerciales convencionales, que requieren la entrada manual de la sección para caminar.

Fujitsu, dice, continuará desarrollando la nueva tecnología de digitalización para la utilización de datos de observación de la forma de caminar por profesionales médicos, así como para el monitoreo remoto de pacientes domiciliarios, que están aumentando rápidamente.