La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación respalda económicamente un proyecto del grupo Avances en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones (Asia) de la Universidad de Jaén (UJA), que ha desarrollado un sistema inteligente capaz de evaluar de forma objetiva si una persona con diabetes tipo 2 respeta las pautas marcadas por su médico.
Según ha detallado la Junta en un comunicado, la iniciativa, que se encuentra en fase piloto, integra sensores colocados en el domicilio y técnicas de inteligencia artificial con el fin de convertir la actividad cotidiana del paciente (estancia en una habitación, pasos acumulados o apertura de un armario) en información clínica relevante.
Gracias a este desarrollo, el médico puede revisar en una plataforma web creada por el equipo científico el nivel de cumplimiento de las indicaciones terapéuticas en tiempo real, así como filtrarlo por días concretos o intervalos temporales.
“Cuando un paciente llega con niveles descontrolados de azúcar, el profesional puede distinguir mejor si el problema se debe a la medicación o a una falta de adherencia a los hábitos saludables”, ha explicado a la Fundación Descubre, dependiente de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, la investigadora de la Universidad de Jaén Macarena Espinilla.
La finalidad de esta investigación es proporcionar a los equipos médicos datos fiables y actualizados sobre si el paciente toma la medicación, realiza suficiente ejercicio, mantiene rutinas de sueño adecuadas o sigue una pauta de alimentación estable.
“La medicación es solo una parte del tratamiento en enfermedades crónicas como la diabetes tipo 2. El ejercicio, el descanso o la regularidad en las comidas influyen directamente en el control de la glucosa”, ha señalado la investigadora.
Hasta el momento, la supervisión de estos hábitos se basaba en gran medida en lo que el propio paciente contaba en la consulta. Con este sistema, esos comportamientos pasan a traducirse en parámetros cuantificables.
Un contrato terapéutico a medida
El trabajo, difundido en la revista Applied Sciences bajo el título Understanding Patient Adherence Through Sensor Data: An Integrated Approach to Chronic Disease Management, se ensayó con ocho personas mayores de 65 años con diabetes tipo 2 en el municipio de Cabra (Córdoba), con la participación del investigador de la Fundación para la Investigación Biomédica de Córdoba Jesús González Lama.
Cada participante suscribió un “contrato terapéutico” en el que se fijaban indicaciones precisas sobre horarios de medicación, actividad física, descanso o higiene. A partir de este compromiso, los investigadores realizaron entrevistas para conocer sus rutinas e instalaron distintos sensores en las viviendas.
Algunos dispositivos solo detectaban la presencia en una estancia; otros registraban la apertura de puertas o armarios, como el del botiquín o el frigorífico; y otros captaban vibraciones, por ejemplo, al usar la ducha. Todo ello sin cámaras ni elementos que interfirieran en la intimidad del hogar.
“Es importante señalar que estos dispositivos no grababan imágenes ni sonido: sólo señales básicas como la apertura de una puerta o la presencia en una estancia”, ha detallado Macarena Espinilla.
Paralelamente, cada paciente portaba una pulsera inteligente que recogía datos como el número de pasos, los periodos de actividad o las horas de sueño. Además, servía para diferenciar las acciones realizadas por el paciente de las del resto de personas que pudieran encontrarse en la vivienda.
De esta forma, si alguien abría una puerta o entraba en una habitación sin llevar la pulsera, el sistema descartaba esas lecturas para evitar errores. A continuación, una aplicación informática basada en inteligencia artificial integraba toda la información y la transformaba en indicadores de adherencia al tratamiento, es decir, convertía los gestos diarios en datos útiles para que el facultativo valorase si el paciente cumplía lo pactado.
“Por ejemplo, si el sensor de la cocina registra que el paciente con la pulsera se encuentra ahí, y además se activan el del frigorífico y el que percibe vibración, el sistema interpreta que el paciente se está haciendo la comida”, ha comentado Macarena Espinilla.
De la casa a la consulta
A partir de estas correlaciones, la herramienta comparaba la rutina real de la persona con las pautas fijadas en el contrato terapéutico. Si el paciente respetaba los horarios de medicación, alcanzaba el nivel de ejercicio establecido o cumplía sus tiempos de descanso, la inteligencia artificial lo traducía en un porcentaje de adherencia.
“Es como darle una nota numérica a las acciones diarias. Por ejemplo, si el paciente comía a la hora pautada, el sistema le daba un diez y, por tanto, interpretaba que seguía el tratamiento de forma correcta”, ha indicado la investigadora.
Todos estos datos se mostraban en una plataforma web en tiempo real, mediante informes sencillos de interpretar para el personal médico. De este modo, el profesional podía revisar la evolución diaria o semanal, identificar patrones de conducta y localizar posibles desviaciones.
Así, en lugar de basarse solo en lo que relata el paciente, el equipo sanitario contaba con métricas objetivas que le permitían valorar si la terapia farmacológica estaba dando resultado o si era preciso introducir cambios.
Los responsables del proyecto señalan que, en esta primera fase piloto, se recurrió a sensores comerciales, por lo que el siguiente paso del grupo ASIA será perfeccionar el diseño para que el sistema pueda escalar, adaptarse y mantenerse a largo plazo, además de lograr las certificaciones técnicas oportunas y validar el prototipo en más hospitales y contextos clínicos.
La iniciativa ha sido sufragada, además de por la Consejería de Universidad, a través del Programa Feder Andalucía 2021-2027, por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y la Agencia Estatal de Investigación, con cofinanciación de fondos europeos Feder y del programa NextGenerationEU.