Metodología de detección de anomalías en personas con esclerosis múltiple

Resumen

Las terapias personalizadas han demostrado ser capaces de ralentizar la evolución de la esclerosis múltiple, mejorando así la calidad de vida de aquellas personas que la padecen. Sin embargo, en su diseño es fundamental conocer el estado funcional de cada paciente y detectar cuanto antes los cambios que ocurran en él. Dados los inconvenientes de las técnicas tradicionales de evaluación, estudios recientes han propuesto monitorizar la marcha de los pacientes, para así poder extraer indicadores relevantes y ayudar a los especialistas en dicha labor. En este estudio, se propone una metodología basada en técnicas de aprendizaje automático, cuyo objetivo es detectar los cambios en el estado funcional de las personas con esclerosis múltiple, partiendo de los datos que proporciona una contera sensorizada. Teniendo en cuenta la variabilidad que existe entre pacientes, el diseño propuesto se centra en un enfoque individualizado, que caracteriza el estado de cada individuo utilizando sus propios datos. La metodología propuesta ha sido validada en tres personas con esclerosis múltiple, obteniendo un porcentaje de aciertos medio del 88.9 %.