Según el estudio ‘El impacto del ictus en Europa’, de King´s College para la Alianza Europea contra el Ictus, entre 2015 y 2035 se producirá un incremento de casos en Europa del 34% (hasta los 819.771). Y en España, más de 100.000 personas lo sufren (un 50% quedan con secuelas discapacitantes o fallecen).
Por ello, si la prevención es fundamental, la rehabilitación se convierte en un factor decisivo de supervivencia y calidad de vida para las personas afectadas por un ictus.
El proyecto MAESTRO (Nuevas técnicas de aprendizaje automático para mejorar la previsión de los resultados postinterventivos del ictus) se centra en solucionar la ausencia de sistemas confiables para monitorear la adherencia del paciente a la rehabilitación, así como la efectividad del proceso.
IMDEA Networks es el beneficiario de este proyecto financiado por la Unión Europea (H2020-MSCA-IF-2020 – Beca global individual Marie Sk?odowska Curie), con vigencia desde marzo de 2022 a febrero de 2025, con Antonio Fernández Anta como investigador principal por parte del equipo de IMDEA Networks. El proyecto está en línea con los objetivos H2020 en el Área III (digitalización, investigación e innovación) así como en salud.
Los dos primeros años, el investigador Augusto García-Agúndez trabajará en la Universidad de Brown (EE.UU.) y el último, en la institución madrileña. En este contexto, se combinan la experiencia del trabajo en urgencias con biosensores y gamificación, la experiencia en detección de valores atípicos y aprendizaje automático de IMDEA Networks, con el conocimiento en aprendizaje profundo aplicado a la medicina del Laboratorio de IA de la Universidad de Brown, para desarrollar algoritmos capaces de determinar la adherencia a la rehabilitación y su efectividad mediante el uso de ‘wearables’.
Esto optimizará la rehabilitación y pronosticará la recuperación, al proporcionar información tanto al equipo de neurología como comentarios a pacientes y cuidadores.
50 pacientes
MAESTRO reclutará 50 pacientes del Hospital de Rhode Island durante cuatro meses en el primero de los tres ciclos de desarrollo, con aplicaciones móviles, dispositivos IoT y cuestionarios como herramientas de análisis (se usarán, además, la infraestructura y las conexiones de un proyecto de accidente cerebrovascular existente en el hospital).
La innovación en MAESTRO radica en el desarrollo de soluciones de software para monitorear la rehabilitación de pacientes después de un accidente cerebrovascular de forma remota y pasiva utilizando hardware comercial y gamificación (la recolección de datos comenzará en abril de 2023).
El aspecto más innovador del proyecto será la capacidad de predecir cual será el rango de recuperación en diferentes dominios afectados por la embolia a lo largo del proceso de rehabilitación.
Aplicación de seguimiento
“También esperamos desarrollar una aplicación que permita hacer un seguimiento más continuo del proceso de rehabilitación. El principal reto que aborda el proyecto es explorar cómo una combinación de métodos tradicionales de seguimiento de la rehabilitación de pacientes, basado en cuestionarios y observaciones del neurólogo (combinado con otras fuentes de información obtenida, por ejemplo, con sensores), pueden ofrecer una predicción más certera sobre el grado de recuperación del paciente tras la rehabilitación”, comenta García-Agúndez.
Un proceso en el que la mayor dificultad será “distinguir las fuentes de información informativas de aquellas que no lo son, y determinar cuál es el nivel mínimo de información (es decir, con cuánta antelación se pueden producir predicciones lo suficientemente certeras como para que tengan utilidad clínica).
Tal y como destaca García-Agúndez, “la interacción entre el grupo dirigido por el Dr. Fernández Anta (IMDEA Networks) y el del prof. Eickhoff (Brown University) tiene un gran potencial, porque son áreas que se complementan. Además, ambos centros están muy centrados en la investigación y son muy competitivos en el ámbito internacional. Este tipo de sinergias son las que permiten realizar mayores avances en los dos centros”.
Una aplicación directa de la investigación en el ámbito clínico que está en proceso de evaluación por parte de los comités éticos de las dos instituciones implicadas, y que se encuentra en la actualidad en la fase de análisis con el neurólogo que va a colaborar con ambos organismos sobre los criterios apropiados de inclusión y exclusión para reclutar a pacientes.
También para el párkinson
Métodos como el aprendizaje profundo permiten la clasificación automatizada de datos extremadamente complejos que, en el caso de MAESTRO, se convierte en un avance científico único, al proporcionar al equipo médico, pacientes y cuidadores niveles de retroalimentación específicos, con algoritmos desarrollados específicamente dentro del proyecto que pueden ser la base de desarrollos novedosos con diferentes objetivos, como la traducción a la práctica clínica o la expansión a otras enfermedades neurodegenerativas.
De cara al futuro, el investigador de IMDEA Networks muestra su optimismo sobre el camino a recorrer: “El análisis de datos tiene un enorme potencial para evaluar el estado, el pronóstico y la adherencia al tratamiento de los/las pacientes, y permite grandes avances en los procedimientos diagnósticos y en los tratamientos. En este momento, resulta difícil suponer dónde podrá estar el límite, porque en pocos años tendremos aplicaciones que ahora ni siquiera podemos imaginar. Además, es probable que las mismas ideas en las que se basa MAESTRO se puedan extender (con las correspondientes modificaciones) a otras enfermedades neurodegenerativas que también conlleven rehabilitación/terapia, como el párkinson”.
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