IBM Research habla sobre el desarrollo de un prototipo de sensor de uñas portátil que ayuda a analizar y rastrear los síntomas y la progresión de enfermedades asociadas con trastornos del movimiento y más.
Los datos de un parámetro como la fuerza de compresión mediante la cual los dedos de una persona operan sobre objetos con fines médicos son muy útiles para el uso analítico en una amplia gama de enfermedades humanas.
La matriz de datos en tiempo real se puede usar para analizar la efectividad de la administración de medicamentos en personas con enfermedad de Parkinson, los niveles de deterioro cognitivo en la esquizofrenia, el monitoreo del estado cardiovascular y el diagnóstico de las causas de mortalidad por enfermedades de la vejez.
En IBM Research, una de las principales tareas de investigación es comprender mejor el efecto progresivo de las enfermedades en el estado general de la salud humana utilizando el entorno digital moderno, así como cómo la IA (en lo sucesivo, Inteligencia Artificial) mediante el análisis de una gran cantidad de datos obtenidos en con fines médicos, puede estudiar sin dolor el estado actual de ciertos parámetros del cuerpo humano en su entorno natural, potencialmente indicar indicadores críticos y predecir opciones para progresar paciente para comprender el vector correcto para el tratamiento posterior.
En un
nuevo estudio publicado en la revista Scientific Reports, el equipo de investigación de IBM describe en detalle el primer prototipo de "sensor inalámbrico de uñas", que ayuda en el control en tiempo real de algunos parámetros que están directamente relacionados con la salud humana.
El dispositivo inalámbrico portátil mide continuamente datos sobre la presión actual, la flexión y el movimiento de los elementos del clavo de una persona, que son indicadores clave para determinar el parámetro de fuerza de captura.
Este proyecto comenzó con intentos de analizar digitalmente algunos de los datos de estado de pacientes con enfermedad de Parkinson. Pero inmediatamente hubo dificultades al trabajar con la obtención de datos.
Como era necesario analizar y cuantificar el grupo de pacientes de control, la mayoría de los cuales son ancianos, la situación se agravó por el hecho de que en tales grupos de edad los problemas del estado y la obtención de datos de la piel son muy difíciles, ya que la piel de los pacientes a menudo es delgada, suelta y flácida .
Uno de los métodos para medir la progresión de la enfermedad de Parkinson es conectar un complejo de sensores a la piel del paciente, que luego registra parámetros como el movimiento de partes del cuerpo, contracciones musculares, actividad de las células nerviosas y cambios en la actividad de las glándulas sudoríparas, que ayudan a analizar la intensidad del estado emocional de una persona.
Pero, desafortunadamente, en muchos pacientes de edad avanzada, conectar tales sensores directamente a la piel a menudo causa molestias y otros problemas médicos negativos, incluidas las infecciones.
Aquí es donde se necesitaba una nueva solución para colocar los sensores (o incluso uno, pero sensor complejo, como sucedió más adelante). Entonces, se nos ocurrió el uso de un sensor de uñas de un diseño especial y ahora podemos usar su potencial en realidad.
Interactuamos con miles de objetos a lo largo del día, usamos nuestras manos casi todo el tiempo, ahora se puede digitalizar y analizar una gran variedad de datos, como las sensaciones táctiles de presión, temperatura, textura de la superficie y mucho más.
Nuestro equipo se dio cuenta de que ahora será posible recibir señales digitales sobre cómo se doblan las uñas durante el día, cuando usamos nuestros dedos para interactuar con el entorno y, al utilizar aún más la inteligencia artificial y las capacidades de aprendizaje automático, podemos implementar un programa de análisis y control de muchos indicadores médicos humanos derivados de estos datos.
Una de las funciones de las uñas humanas es enfocar la punta del dedo sobre el objeto manipulado. Resulta que nuestras uñas todo el tiempo se deforman, se doblan y se someten imperceptiblemente a movimientos estereotipados cuando usamos nuestros dedos para agarrar objetos e incluso al doblar y desanudar nuestros dedos.
Esta deformación suele ser del orden de una micra y no es visible a simple vista. Sin embargo, se puede detectar simplemente usando una matriz de galgas extensométricas configurada adecuadamente.
Por ejemplo, un cabello humano típico tiene un diámetro de 50 a 100 micras, y un glóbulo rojo generalmente tiene un ancho de menos de 10 micras.
Dado que la uña humana es muy duradera, decidimos pegar el sistema de sensores de nuestro sensor directamente a la uña, sin preocuparnos por los problemas que ocurrieron anteriormente con los sensores unidos a la piel.
Nuestros experimentos con un dinamómetro demostraron que podemos obtener una señal suficientemente estable de la superficie de la uña para analizar aún más los datos sobre la fuerza de agarre para varios tipos de movimientos de los dedos.
También descubrimos que incluso los movimientos sutiles de los dedos pueden analizarse a partir de los datos de deformación de las uñas.
Pudimos distinguir entre las actividades diarias típicas que incluyen pronación (movimiento de rotación de las extremidades) y supinación (movimiento de rotación de la extremidad), como girar la llave, abrir la manija de la puerta o usar un destornillador.
Un punto aún más sutil de nuestro desarrollo de software es el análisis y el registro de los movimientos de los dedos durante la escritura, capacitamos a la red neuronal y logramos una precisión del 94% en el reconocimiento de los números escritos con el dedo en el que se encuentra el sensor.
De hecho, nuestro sistema consiste en un conjunto de medidores de tensión micro conectados a la superficie de la uña, una pequeña computadora que mide los valores de tensión de los sensores en tiempo real, recopila datos del acelerómetro e intercambia los datos recibidos con relojes inteligentes u otros dispositivos inalámbricos.
El programa de análisis también utiliza modelos de aprendizaje automático para evaluar la aparición de un estado de bradicinesia, temblor y discinesia, que son síntomas de la enfermedad de Parkinson.
Por lo tanto, al recibir datos digitales de la punta de nuestros dedos, encontramos una nueva aplicación para nuestras uñas, detectando y caracterizando sus movimientos sutiles y los cambios en sus parámetros.
Nuestro desarrollo ayudará a detectar el desarrollo de una gran cantidad de enfermedades, y también permitirá evaluar la efectividad de los métodos de tratamiento aplicados diseñados para ralentizar estas condiciones.
El uso adicional de sistemas basados en tales sensores de uñas servirá como fuente de inspiración para la etapa inicial de la invención de un dispositivo de comunicación para pacientes con parálisis de cuatro extremidades, que una vez podría ayudar a los paralíticos a comunicarse.
