Análisis del movimiento para monitorizar la evolución de la enfermedad de Alzheimer

Proyecto cofinanciado hasta un 50% del valor de la operación por la Dirección General de Innovación, Desarrollo Tecnológico y Emprendimiento Industrial de la Consejería de Innovación, Industria, Turismo y Comercio del Gobierno Cantabria, y por la Unión Europea con recursos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del Programa Operativo FEDER 2014-2020 de Cantabria. Operación: Ayudas Innova año 2021. Expediente 2021/INN/62

OBJETIVO DEL PROYECTO

El objetivo global del proyecto es la construcción de un prototipo de laboratorio, con interfaces simuladas con los sistemas existentes para la validación de la tecnología propuesta en un entorno relevante, de análisis del movimiento para capturar datos de pacientes con enfermedad de Alzheimer e inferir información que contribuya a estadificar la patología y predecir su evolución.

Este objetivo global puede especificarse a través de estos subobjetivos más concretos:

Objetivo 1. Construir un prototipo de laboratorio virtual de análisis del movimiento que utilizando smartphones permita evaluar la viabilidad de generar patrones de los movimientos de enfermos de Alzheimer a través de los sensores de acelerometría.

Objetivo 2. Diseñar un método que permita inferir información sobre el estadio de la enfermedad de Alzheimer a partir de un análisis de los patrones de movimiento del paciente.

Objetivo 3. Llevar a cabo una evaluación de la tasa de éxito obtenida para relacionar los datos de movilidad de enfermos de Alzheimer con el estadio de la enfermedad.

Objetivo 4. Construir un prototipo de dashboard que permita al personal sanitario gestionar las historias clínicas de los pacientes incluyendo la información generada a partir de los datos de acelerometría y permita la evaluación mediante monitorización telemática de la patología por parte de especialistas en neurología con el método propuesto.

La incorporación en el portfolio de servicios ubicuos para monitorización y diagnóstico de enfermedades y la puesta en marcha de este proyecto tendría un efecto en el centro de Axpe Consulting Cantabria, ya que asumiría esta línea trabajo, prometedora en la situación actual en la que los servicios de salud demandas soluciones telemáticas para reducir la presencialidad en los centros hospitalarios.
Axpe Consulting Cantabria quedaría situado en la vanguardia de empresas que ofrecen soluciones tecnológicas en el ámbito sanitario ya que se distinguiría de la competencia que ofrece productos para gestionar citas e historiales médicas con servicios de valor añadido que permiten la monitorización y diagnóstico a distancia.
Estas soluciones se incorporarán a las líneas de servicios en Inteligencia Artificial que está desarrollando Axpe Consulting Cantabria, en concreto a la línea “Visual Analytics”, que ya cuenta con casos de uso de reconocimiento de imágenes y métodos de análisis automáticos y visuales con la interacción humana para obtener conocimiento de los datos, en particular en IA Safety (detección de EPIs, control de situaciones de riesgo, interacción con máquinas); supervisión por imagen cenital (vigilancia de vegetación en instalaciones eléctricas, seguimientos y avances de obra, supervisión de parques eólicos y plantas solares); y tránsito y segmentación (control de personas en circulación, control de accesos).

Actualmente existe una tendencia para estudiar cómo los trastornos neurológicos se manifiestan de forma incipiente a través de dificultades para ejecutar movimientos triviales por parte de los pacientes. Estas dificultades motoras han sido ampliamente evaluadas en laboratorios para el estudio de la movilidad. Estos laboratorios hacen uso de sensores corporales de alta precisión, cámaras y software que permite analizar los gestos y movimiento del sujeto objeto de la evaluación con gran precisión.

La posibilidad de diagnosticar los trastornos neurológicos desde el ángulo de los síntomas asociados a dificultades del movimiento supone una novedad rupturista. Sin embargo, esta posibilidad lleva asociada dificultades de índole económica al tratar de dotar a los centros de salud de laboratorios dedicados al estudio de la movilidad. Además, la época actual marcada por la Covid-19 demanda métodos diagnostico que puedan ser aplicados telemáticamente sin que el paciente tenga que asistir presencialmente al centro de salud. Esta situación nos hace plantearnos el reto de estudiar si es viable diseñar laboratorios virtuales de estudio del movimiento para dar soporte telemático al diagnóstico y seguimiento de la enfermedad de Alzheimer.

Para realizar este análisis se plantea construir un prototipo de laboratorio virtual del movimiento con el que se pueda experimentar para llevar a cabo el estudio. Este prototipo de laboratorio virtual estará formado por los siguientes componentes que operarán de forma asociada:

El prototipo de una app que permita capturar los datos de los movimientos de los pacientes a partir de los sensores disponibles teléfonos móviles inteligentes (acelerómetro, giroscopio, etc.).

Modelos computacionales para representar la ejecución de los movimientos.

Software basado en redes neuronales convolucionales aprendidas automáticamente que permitan predecir el estadio de la enfermedad del Alzheimer a partir de los modelos computacionales descriptivos de la ejecución de los movimientos.

Servicios web para comunicar de forma interoperable las predicciones de la red neuronal convolucional a sistemas manejados por el personal sanitario.

El prototipo de un dashboard que permita a neurólogos conocer los modelos computacionales generados, las predicciones sobre la evolución de la enfermedad de Alzheimer y cruzar esta información el historial médico previo del paciente.

La investigación evaluará los siguientes tres aspectos para determinar la viabilidad de que la propuesta pueda en el futuro evolucionar hacia un producto comercializable:

Un estudio con pacientes que permita determinar la tasa de éxito para predecir correctamente el estado de la enfermedad de Alzheimer. Esta tasa de éxito se cuantificará como el porcentaje de coincidencia de los resultados de la red neuronal convolucional con los diagnósticos de los neurólogos de los pacientes participantes en el estudio.

Una evaluación de acuerdo a la familia de normas ISO/IEC 25000, conocida como SQuaRE (System and Software Quality Requirements and Evaluation), que permita medir de forma estandarizada el cumplimiento de requisitos funcionales y no funcionales indispensables en la infraestructura del laboratorio virtual (seguridad, rendimiento, fiabilidad, etc.)

Una evaluación por parte de neurólogos del impacto de la propuesta en el diagnóstico y monitorización de la enfermedad del Alzheimer respecto a la situación actual.