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Los cambios específicos en nuestros patrones de movimiento pueden ser indicadores de varios problemas de salud: por ejemplo, la disminución de la fuerza a menudo se correlaciona con el riesgo de caídas, deterioro cognitivo leve, depresión, problemas para dormir, problemas respiratorios, arritmias cardíacas y debilidad miocárdica creciente o empeoramiento de un COVID -19 infección. En personas mayores, la detección sistemática de tales cambios podría ayudar a identificar enfermedades crónicas como la demencia, la enfermedad de Parkinson o enfermedades del corazón en una etapa temprana. Estos problemas de salud relacionados con la edad a menudo se descubren tarde y su progresión suele ser difícil de evaluar objetivamente.
Un equipo de investigación interdisciplinario dirigido por Tobias Nef del Centro ARTORG para la Investigación en Ingeniería Biomédica y el Profesor Emérito de Cardiología Hugo Saner de la Universidad de Berna y el Hospital Universitario de Berna ahora muestra cómo el monitoreo de la salud basado en sensores a gran escala podría abordar estos problemas. . Los investigadores combinaron una variedad de patrones de actividad y comportamiento cotidianos medidos por sensores en los hogares de los participantes del estudio de edad avanzada, ayudándolos a crear una imagen resumida. «Usamos sensores sin contacto en el hogar para crear una amplia colección de medidas digitales que capturan amplias partes de la vida diaria, el comportamiento y la fisiología, con el fin de identificar los riesgos para la salud de las personas mayores en una etapa temprana», explica el primer autor del estudio y posdoctorado. investigador Dr. Narayan Schütz. Esto puede beneficiar la detección temprana, así como fomentar el desarrollo de tratamientos personalizados y la investigación de nuevos enfoques terapéuticos y fármacos. El estudio fue publicado ennpj Medicina Digital .
Sistema confiable aceptado por personas mayores
Los investigadores recopilaron inicialmente 1268 parámetros de salud utilizando sensores sin interacción especialmente adaptados a la población de la tercera edad. El sistema implementado consta de sensores de movimiento simples y sin contacto en cada habitación, un sensor de cama debajo del colchón y sensores de puerta en la puerta principal y en el refrigerador. Conectado a una estación base, el sistema analiza las señales de movimiento registradas y puede informar a los familiares oa una central de alarmas en caso de problemas o emergencias, como cuando una persona no regresa a la cama por la noche. Luego, los investigadores evaluaron los datos recopilados de esta manera utilizando enfoques de aprendizaje automático.
«Pudimos demostrar que este enfoque de sistemas, en contraste con el uso común de algunas métricas de salud, permite detectar problemas de salud relevantes para la edad, como deterioro cognitivo, riesgo de caídas o fragilidad, sorprendentemente bien», dice Tobias Nef. , Catedrático de Gerontecnología y Rehabilitación del Centro ARTORG y co-último autor del estudio. En comparación con los dispositivos portátiles, este enfoque de monitoreo del hogar basado en sensores se percibió bien entre las personas mayores: como pudo demostrar el grupo de investigación interdisciplinario liderado por Tobias Nef y Hugo Saner en una colaboración científica de ciencias de la computación, investigación del comportamiento y medicina que abarcó más de diez años. años, los sujetos de prueba mayores en Suiza encontraron que la operación diaria de los dispositivos móviles era bastante engorrosa, y algunos no podían manejarlos en absoluto debido a la destreza o problemas cognitivos.
Además, se prioriza la protección de datos y la privacidad: «Para garantizar la privacidad y la protección de datos a nivel técnico, se aplican los más altos estándares de seguridad de datos médicos suizos y europeos», señala Narayan Schütz. Para garantizar la privacidad, los sensores desplegados tampoco graban sonido ni video y su instalación es totalmente voluntaria, ambos aspectos que apreciaron los participantes del estudio.
Gran potencial
La evaluación y combinación de la gran cantidad de datos de salud cotidianos también ofrece el potencial para identificar posibles nuevos biomarcadores digitales relevantes para el envejecimiento: «Por ejemplo, encontramos indicaciones de que el riesgo de caídas podría depender significativamente de ciertos parámetros del sueño», explica Tobias Nef.
El Prof. Hugo Saner, responsable de la recopilación de datos clínicos y coautor del estudio, evalúa la relevancia clínica de los resultados: «Este sistema marca un hito en la detección temprana del empeoramiento de la salud de las personas mayores que viven solas hasta la vejez». Suponemos que puede contribuir significativamente a que las personas mayores vivan en casa el mayor tiempo posible retrasando los ingresos hospitalarios y los traslados a instituciones de enfermería o, en el mejor de los casos, incluso evitándolos». Según los investigadores, una mejor detección temprana y un tratamiento personalizado de las enfermedades típicas de la vejez no solo ayudarían a las personas mayores a lograr una mejor salud, sino también a reducir los costos de atención médica.
Imagen principal:
Apartamento de ejemplo, destacando el sistema de sensores utilizado en el estudio. Las habitaciones individuales están equipadas con sensores de movimiento, las puertas de entrada y del frigorífico están equipadas con sensores de puerta magnéticos y un sensor de cama se coloca debajo del colchón. © NeuroTec/Nature Scientific Reports, Licencia Creative Commons
Referencia:
- Narayan Schütz, Samuel E. J. Knobel, Angela Botros, Michael Single, Bruno Pais, Valérie Santschi, Daniel Gatica-Perez, Philipp Buluschek, Prabitha Urwyler, Stephan M. Gerber, René M. Müri, Urs P. Mosimann, Hugo Saner, Tobias Nef. A systems approach towards remote health-monitoring in older adults: Introducing a zero-interaction digital exhaust. npj Digital Medicine, 2022; 5 (1) DOI: 10.1038/s41746-022-00657-y
