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TFG | Apoyo a la rehabilitación de pacientes con ictus

Sergio Martínez Cid premios máquina de turing esi uclm

TFG | Apoyo a la rehabilitación de pacientes con ictus

Sistema de apoyo a la toma de decisiones para la definición y asignación automáticas de rutinas de rehabilitación personalizadas para pacientes con ictus. TFG desarrollado por Sergio Martínez Cid y dirigido por David Vallejo Fernández y Cristian Gómez Portes. Proyecto premiado en la II edición de los Premios Máquina de Turing 2022.

RESUMEN:

El ictus o accidente cerebrovascular es una de las mayores causas de fallecimientos y de discapacidad en el mundo. El ictus supone un impacto creciente tanto a nivel social como a nivel económico, y este impacto se acrecienta en los países en vías de desarrollo y en sección de la población con bajos ingresos. El ictus afecta tanto a las capacidades cognitivas como a las capacidades físicas de los pacientes. Además, los pacientes necesitan llevar a cabo un proceso de rehabilitación que suele durar varios meses. Debido al impacto de los ictus, existe numerosos sistemas informáticos que intentan mejorar los procesos de prevención y rehabilitación del ictus. En concreto, existen proyectos dedicados a facilitar la ejecución de la rehabilitación física desde el hogar.

La rehabilitación desde el hogar permite reducir costes relacionados con el transporte del paciente a la clínica y hace la rehabilitación más accesible, pero genera retos relacionados con la motivación y con la correcta ejecución de los ejercicios. El proyecto detallado en este documento se encuadra en el contexto del desarrollo de un sistema comercial en la empresa Furious Koalas, desarrollo en el cual el autor del proyecto ha tomado parte. El sistema es una aplicación web que tiene como objetivo facilitar la rehabilitación de pacientes guiando sus movimientos y dando soporte al terapeuta para la supervisión del progreso del paciente.

El proyecto ha consistido en el desarrollo de un sistema de soporte a las decisiones, que se encarga de definir automáticamente rutinas de rehabilitación física para pacientes de ictus. El proyecto también incluye la integración en el sistema. La definición automática de rutinas de rehabilitación física supone una ventaja para el terapeuta, ya que reduce el tiempo dedicado a la definición de rutinas. Así, se puede aumentar el tiempo de calidad que el terapeuta pasa con los pacientes. Adicionalmente, el sistema de soporte a las decisiones incluye la capacidad de generar explicaciones sobre las rutinas de rehabilitación sugeridas. Esta funcionalidad se encuadra dentro del campo de la Explainable Artificial Intelligence (XAI), que va a ser clave para superar los obstáculos éticos que previenen la integración de la inteligencia artificial en áreas como la medicina.

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