Nuevo método remoto de evaluación de la función motora en niños con parálisis cerebral

La evaluación médica de niños con trastornos motores como la parálisis cerebral puede resultar difícil para los padres. Estas evaluaciones suelen llevar tiempo, son costosas y pueden causar estrés emocional. Sin embargo, ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un nuevo método para evaluar de forma remota la función motora de los pacientes.

Este método utiliza técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático para analizar videos en tiempo real y calcular un puntaje clínico de la función motora. Los investigadores probaron este método en más de 1,000 niños con parálisis cerebral, y encontraron que podía asignar un puntaje clínico con una precisión del 70% en comparación con las evaluaciones realizadas por un clínico en persona.

La gran ventaja de este método es que puede ser utilizado en dispositivos móviles, como teléfonos y tabletas. Los pacientes pueden grabar videos de sí mismos moviéndose en su hogar y cargar esos videos en un programa que analizará rápidamente los fotogramas y asignará un puntaje clínico. El video y el puntaje pueden luego ser enviados a un médico para su revisión.

El equipo de investigación también está adaptando este enfoque para evaluar a niños con leucodistrofia metacromática, una enfermedad genética rara que afecta el sistema nervioso central y periférico. Además, esperan adaptar el método para evaluar a pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular.

El objetivo principal de este método es reducir el estrés de los pacientes, evitándoles tener que acudir al hospital para cada evaluación. Los investigadores creen que esta tecnología podría ser utilizada para evaluar remotamente cualquier condición que afecte el comportamiento motor.

En MIT, el principal investigador, Hermano Krebs, se ha dedicado a desarrollar sistemas robóticos para ayudar a los pacientes a recuperar o fortalecer su función motora. Sin embargo, estos sistemas son de acceso limitado, ya que los pacientes deben acudir a un hospital o instalación donde estén disponibles los robots. La idea detrás de este nuevo método era aprovechar la ubicuidad de los teléfonos inteligentes para evaluar a personas con discapacidades motoras en cualquier lugar.

El método utiliza algoritmos de estimación de posición que convierten los movimientos capturados en videos en una secuencia de poses esqueléticas. Estas poses se analizan para identificar patrones característicos de cada nivel de función motora clínica. Los investigadores utilizaron una red neuronal convolucional gráfica espacial-temporal para procesar estos datos y asignar una clasificación.

Antes de aplicar la red neuronal a casos de parálisis cerebral, se entrenó con un conjunto de datos general que incluía videos de adultos sanos realizando diversas actividades diarias. Posteriormente, se ajustó la red para reconocer los patrones distintivos de movimientos de niños con parálisis cerebral.

El método se probó en varios dispositivos móviles y se encontró que la mayoría de ellos podía ejecutarlo satisfactoriamente en tiempo real. Los investigadores están desarrollando una aplicación para que los padres y los pacientes puedan realizar análisis automáticos de videos en sus propios hogares y enviar los resultados a sus médicos para su evaluación.

Este enfoque tiene el potencial de mejorar la atención médica y reducir los costos generales y la pérdida de tiempo de trabajo de las familias. Además, podría ayudar a predecir la respuesta de los pacientes a las intervenciones y terapias.

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