Un algoritmo de IA analiza las actividades diarias de las personas con demencia
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 06 Feb 2019 |
La inteligencia artificial (IA) se puede usar para monitorizar de forma remota a las personas con demencia que viven en el hogar, ayudando a identificar problemas de salud como las infecciones del tracto urinario (ITU).
Investigadores de la Universidad de Surrey (Guildford, Reino Unido) y Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust (SABP; Leatherhead, Reino Unido), desarrollaron el sistema, que se basa en una red de dispositivos habilitados para Internet, como sensores de monitorización de actividad y ambientales, y dispositivos de monitorización de señales vitales del cuerpo. Los datos transmitidos desde estos dispositivos se analizan utilizando soluciones de aprendizaje automático, y los problemas de salud identificados se marcan en un tablero digital y son seguidos por un equipo de monitoreo clínico.
Para el estudio, los investigadores utilizaron la factorización matricial no negativa (NMF, por sus siglas en inglés) para encontrar pistas ocultas de posibles casos de ITU; luego aplicaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático para identificar los primeros síntomas y signos de las ITU. Además, diseñaron un algoritmo para detectar cambios en los patrones de actividad con el fin de identificar síntomas tempranos de deterioro cognitivo o deterioro de la salud, utilizando una técnica de aislamiento forestal (iBosque) para crear una visión holística de los patrones de actividad diaria. El estudio fue publicado el 19 de enero de 2018 en la revista PLOS One.
“Las infecciones del tracto urinario son una de las razones más comunes por las que las personas que viven con demencia van al hospital. Hemos desarrollado una herramienta que es capaz de identificar el riesgo de las infecciones urinarias, por lo que es posible tratarlas de manera temprana”, dijo el profesor de inteligencia de máquinas, Payam Barnaghi, PhD, del Centro de Procesamiento de la Visión, el Habla y la Señal de la Universidad de Surrey (CVSSP). “Estamos seguros de que nuestro algoritmo será una herramienta valiosa para los profesionales de la salud, permitiéndoles producir planes más efectivos y personalizados para los pacientes”.
“El estudio de Tecnología de Gestión Integrada de la Salud (TIHM, por sus siglas en inglés) para el estudio de la demencia es un proyecto de colaboración que ha reunido al NHS, la academia y la industria para transformar el apoyo a las personas con demencia que viven en el hogar y a sus cuidadores. Nuestro objetivo ha sido crear un sistema dirigido por la Internet de las Cosas que utilice el aprendizaje automático para alertar a nuestros médicos sobre posibles problemas de salud en los que podemos intervenir y tratar en forma temprana”, dijo la profesora, Helen Rostill, directora de innovación y desarrollo del SABP. “El sistema ayuda a mejorar la vida de las personas con demencia y sus cuidadores, y también podría reducir la presión sobre el NHS”.
Enlace relacionado:
Universidad de Surrey
Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust
Investigadores de la Universidad de Surrey (Guildford, Reino Unido) y Surrey and Borders Partnership NHS Foundation Trust (SABP; Leatherhead, Reino Unido), desarrollaron el sistema, que se basa en una red de dispositivos habilitados para Internet, como sensores de monitorización de actividad y ambientales, y dispositivos de monitorización de señales vitales del cuerpo. Los datos transmitidos desde estos dispositivos se analizan utilizando soluciones de aprendizaje automático, y los problemas de salud identificados se marcan en un tablero digital y son seguidos por un equipo de monitoreo clínico.
Para el estudio, los investigadores utilizaron la factorización matricial no negativa (NMF, por sus siglas en inglés) para encontrar pistas ocultas de posibles casos de ITU; luego aplicaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático para identificar los primeros síntomas y signos de las ITU. Además, diseñaron un algoritmo para detectar cambios en los patrones de actividad con el fin de identificar síntomas tempranos de deterioro cognitivo o deterioro de la salud, utilizando una técnica de aislamiento forestal (iBosque) para crear una visión holística de los patrones de actividad diaria. El estudio fue publicado el 19 de enero de 2018 en la revista PLOS One.
“Las infecciones del tracto urinario son una de las razones más comunes por las que las personas que viven con demencia van al hospital. Hemos desarrollado una herramienta que es capaz de identificar el riesgo de las infecciones urinarias, por lo que es posible tratarlas de manera temprana”, dijo el profesor de inteligencia de máquinas, Payam Barnaghi, PhD, del Centro de Procesamiento de la Visión, el Habla y la Señal de la Universidad de Surrey (CVSSP). “Estamos seguros de que nuestro algoritmo será una herramienta valiosa para los profesionales de la salud, permitiéndoles producir planes más efectivos y personalizados para los pacientes”.
“El estudio de Tecnología de Gestión Integrada de la Salud (TIHM, por sus siglas en inglés) para el estudio de la demencia es un proyecto de colaboración que ha reunido al NHS, la academia y la industria para transformar el apoyo a las personas con demencia que viven en el hogar y a sus cuidadores. Nuestro objetivo ha sido crear un sistema dirigido por la Internet de las Cosas que utilice el aprendizaje automático para alertar a nuestros médicos sobre posibles problemas de salud en los que podemos intervenir y tratar en forma temprana”, dijo la profesora, Helen Rostill, directora de innovación y desarrollo del SABP. “El sistema ayuda a mejorar la vida de las personas con demencia y sus cuidadores, y también podría reducir la presión sobre el NHS”.
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