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Tecnología de digitalización cuantifica los patrones de la forma de caminar de pacientes con diferentes enfermedades

Mireya Cortés

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Fujitsu Laboratories Ltd. y Fujitsu Limited desarrollaron una tecnología para digitalizar y cuantificar los patrones de la forma de caminar de pacientes, cuyos movimientos varían debido al impacto de diferentes enfermedades.

En este avance, los puntos característicos en el momento del cambio de movimiento se determinan utilizando las ondas de las señales emitidas por sensores giroscópicos que están unidos a los tobillos de los pacientes. Se dice que varios síntomas, como las afecciones musculoesqueléticas, neuronales y cardiovasculares, afectan las características de la marcha de los pacientes.

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 nueve 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.

Antecedentes

En el campo de la medicina es esencial analizar el caminar de los pacientes para examinar sus cambiantes síntomas, así como su estado de recuperación. De hecho, es bien sabido que síntomas 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.

Algunas cuestiones

Se han propuesto 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, que 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.

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