Desarrollan una aplicación para evitar la aparición de úlceras en enfermos inmovilizados en cama

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén junto a la empresa Neurobase han creado un sistema que analiza los cambios de postura de los pacientes encamados con problemas de movilidad e indica a los cuidadores cuándo y cómo deben mover al enfermo para que no se produzcan complicaciones. Mediante sensores no invasivos colocados en la ropa se controla el tiempo y la posición. El programa envía una alarma al auxiliar para modificar la orientación y así evitar dificultades en la recuperación.

Los sensores utilizados son inalámbricos, de bajo coste y pesan 9 gramos, por lo que pueden acoplarse a la ropa del paciente como un clip.

Uno de los problemas más frecuentes en pacientes sin movilidad o movilidad reducida es la aparición de úlceras, heridas en la piel provocadas por el roce de las sábanas y la presión del hueso sobre una zona concreta sobre la que se soporta el peso del cuerpo. Para evitarlas, el mejor mecanismo de prevención es cambiar de postura frecuentemente al enfermo. Los cuidadores suelen controlar los tiempos para que no sufra una exposición prolongada en la misma posición. Sin embargo, no cuentan con un sistema de asesoramiento sobre la duración y la colocación exacta para evitarlas.

Para dar respuesta a este problema, los expertos presentan un sistema inteligente que monitorea la postura de los pacientes en la cama. Para ello, utilizan sensores no invasivos que permiten describir la orientación de las zonas del cuerpo de manera precisa y no invasiva en cada momento. En el artículo ‘Fuzzy Monitoring of In-bed Postural Changes for the Prevention of Pressure Ulcers using Inertial Sensors Attached to Clothing’, publicado en la revista Journal of Biomedical Informatics desarrollan esa clasificación de posiciones y crean un protocolo seguro que calcula la prioridad de los cambios posturales teniendo en cuenta los movimientos ya realizados.

Los sensores utilizados son inalámbricos, de bajo coste y pesan 9 gramos, por lo que pueden acoplarse a la ropa del paciente como un clip. “Además, la persona cuidadora recibe alertas en el móvil que determinan el momento y la manera en la que deben cambiar la postura del enfermo y puede consultar el histórico para confirmar que se han producido las modificaciones correctamente”, afirma a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Jaén Javier Medina Quero, autor del artículo y responsable del proyecto.

El equipo del área de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la Universidad de Jaén, autores del artículo.

Aunque existen estudios y prototipos previos a esta aplicación, ninguno de ellos incluye todo el protocolo necesario para la toma de decisiones en la prevención de úlceras. Así, el sistema incluye los sensores de movimiento conectados a la ropa que describen la orientación de las zonas del cuerpo de los pacientes de forma no invasiva. La información se almacena en una base de datos para reconocer y clasificar las posturas en la cama. Además, se soporta sobre un modelo matemático que calcula la prioridad de los cambios para cada zona del cuerpo de acuerdo con unas reglas definidas para el enfermo y el tiempo transcurrido desde las posiciones anteriores.

Matemáticas para la salud

La combinación que los expertos del grupo de investigación ‘Avances en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones (ASIA)’ han realizado con los sensores y el tratamiento de los datos mediante unos modelos matemáticos hacen que el sistema aporte la información precisa sobre la necesidad de cambio postural del usuario. En caso de necesidad, emite una notificación al cuidador para que modifique su posición en el momento requerido.

Los sensores colocados en la ropa controlan el tiempo y la posición. El programa envía una alarma al auxiliar para modificar la orientación y así evitar dificultades en la recuperación.

El sistema se sustenta en el llamado modelo difuso basado en el conocimiento, una estructura matemática que interpreta datos imprecisos para la resolución de problemas. De esta manera, los expertos pueden definir una base de conocimiento que ofrece la capacidad de tomar decisiones.

La base de conocimiento está formada por los datos, obtenidos mediante los sensores directamente de los pacientes, y el conjunto de reglas matemáticas que se aplican de forma automática para reconocer los objetivos de control. Por ejemplo, si existe una herida en una determinada zona, el objetivo es minimizar el peso sobre ella. Así, las reglas que configuran este protocolo personalizado se reducen para minorar los tiempos en esa posición y favorecer la cura. Además, el sistema se retroalimenta con la nueva información que recibe, por lo que puede modificar las órdenes y ofrecer una respuesta individualizada a cada enfermo en tiempo real.

Los investigadores continúan sus ensayos para lanzar en breve la aplicación al mercado. Al contar con sensores de bajo coste, plantean su aplicación en zonas desfavorecidas y regiones en vías de desarrollo. Al mismo tiempo, la aplicación podría utilizarse en la monitorización de otros segmentos de pacientes o en la evaluación de la postura y el movimiento en personas mayores, como los cambios en la velocidad de la marcha al andar.

El programa monitorea las distintas posiciones que adoptan los enfermos inmovilizados.

El trabajo se ha financiado mediante los proyectos ‘Sistema inteligente para prevención de úlceras por presión basado en dispositivos wearables no invasivos’ del Servicio Andaluz de Salud, ‘Sistema inteligente de decisión basado en reconocimiento de actividades en el entorno operativo de envejecimiento’ del Ministerio de Ciencia e Innovación y los pertenecientes al programa Horizonte 2020 de la Unión Europea ‘PHArA-ON. Pilots for Healthy and Active Ageing in europe’ y ‘The use of computational techniques to Improve compliance to reminders within smart environments’.

Referencias

Edna Bernal Monroy, Aurora Polo Rodriguez, Macarena Espinilla Estevez y Javier Medina Quero. ‘Fuzzy Monitoring of In-bed Postural Changes for the Prevention of Pressure Ulcers using Inertial Sensors Attached to Clothing’. Journal of Biomedical Informatics. 2020

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