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IBM desarrolla un sensor de uñas con inteligencia artificial para el tratamiento del Parkinson

Investigadores de IBM han desarrollado un “sensor de uñas” que mide continuamente la forma en que la uña de una persona se dobla y se mueve en actividades diarias, un indicador clave de la fuerza de agarre y una métrica útil a la hora de, por ejemplo, determinar la efectividad de la medicación en pacientes con Parkinson, el grado de función cognitiva en personas esquizofrénicas, el estado de salud cardiovascular de un individuo o la mortalidad por causas en geriátricas.

Este pequeño dispositivo portátil e inalámbrico presentado por IBM Research, el primero de su clase, cuenta con medidores conectados a la uña y una pequeña computadora que toma muestras de los valores de tensión, recopila datos del acelerómetro y se comunica con un reloj inteligente. El reloj también utiliza modelos de aprendizaje automático para evaluar la bradicinesia (lentificación de los movimientos, especialmente de los voluntarios complejos), el temblor y la discinesia (movimientos anormales e involuntarios), que son síntomas de la enfermedad de Parkinson.

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El senser desarrollado por IBM Research mide los movimientos de las uñas y las curvas

 

El sensor mide los movimientos de las uñas y las curvas, y recopila datos que son estudiados por algoritmos de Inteligencia Artificial para indicar patrones, lo que puede aportar a los médicos una imagen más clara de la fuerza de agarre a lo largo del tiempo y proporcionar recomendaciones de tratamiento más personalizados.

Actualmente, un método para medir la progresión de una enfermedad es conectar sensores basados ​​en la piel para capturar cosas como el movimiento, la salud de los músculos y las células nerviosas, o los cambios en la actividad de las glándulas sudoríparas, que pueden reflejar la intensidad del estado emocional de una persona. Pero en el caso de  pacientes de mayor edad, estos sensores basados ​​en la piel a menudo pueden causar problemas, incluidos distintos tipos de infecciones.

Tal y como inican los investigadores, interactuamos con objetos a lo largo del día utilizando nuestras manos, como la detección táctil de la presión, la temperatura, las texturas de la superficie y más. El equipo de IBM Research se dio cuenta de que podría ser posible obtener señales interesantes de los movimientos de las uñas y cómo se doblan a lo largo del día, ya que usamos nuestros dedos para interactuar con nuestro entorno.

Una de las funciones de las uñas humanas es orientar la punta del dedo en el objeto que se está manipulando. Y es que las uñas se deforman -se doblan y se mueven- de manera estereotipada cuando son empleadas para agarrar, e incluso flexionar y extender nuestros dedos. Esta deformación no es visible a simple vista, ya que se realiza en micrones (milésima parte de un milímetro). Los investigadores de IBM han aprovechado el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar y obtener información valiosa a partir de estos datos.

«Al llevar el cálculo al final de nuestros dedos, hemos encontrado un nuevo uso para nuestras uñas al detectar y caracterizar sus movimientos sutiles. Con el sensor, podemos obtener información sobre el estado de salud y habilitar un nuevo tipo de interfaz de usuario. Este trabajo también ha servido como inspiración para un nuevo dispositivo modelado en la estructura de la punta del dedo que algún día podría ayudar a los cuadripléjicos a comunicarse», destacan desde IBM Research.

Para seguir esta línea de investigación, tratar de comprender mejor la enfermedad y allanar el camino para tratamientos más efectivo, la Fundación Michael J. Fox para la Investigación de Parkinson ha puesto a disposición de IBM sus datos de Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI), un estudio observacional que ha recopilado una gran cantidad de datos longitudinales anónimos en las cohortes de pacientes de Parkinson.



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Publicado en: Actualidad, Tecnología

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GeriatricArea es una publicación digital editada por Comunicación y Cía que se dirige a los profesionales del sector sociosanitario.

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