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Robots ayudantes que mejoran la calidad de vida y rehabilitan a pacientes con cuadriplejia fueron desarrollados por investigadores de la Universidad del Valle de México, informó la institución.
En México, casi 3 millones de personas conforman el universo de personas con discapacidad motora que podrían beneficiarse de esta tecnología, de acuerdo con el Censo de Población y Vivienda 2020, señaló la Universidad.
Se trata de la creación de Interfases Humano Máquina (HMI sistemas de asistencia y rehabilitación a través de señales fisiológicas), que a través de una gorra, controlan silla de ruedas y lentes que mediante movimientos oculares, comunican al paciente con otros.
Francisco David Pérez Reynoso, Doctor del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIIDETEC-UVM) y líder del desarrollo, dijo por medio del entrenamiento de sensores con inteligencia artificial, fabrican estos dispositivos.
Los robots no son invasivos y están personalizados de acuerdo con la necesidad de un paciente por su movimiento muscular, ocular o traslados mecánicos.
Pérez Reynoso explicó los principales retos en los avances que existen, es el grado de personalización para aplicar terapia rehabilitadora o para adaptar un sistema de asistencia a las características individuales de los usuarios, de ahí la importancia de este trabajo.
En México el Censo de Población y Vivienda 2020 reveló que en el país hay más de seis millones de personas con algún tipo de discapacidad, de las cuales 48 por ciento (2 millones 880 mil) tiene problemas de movilidad para caminar, subir o bajar.
Dijo que de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), al 2020 en el mundo más de 1 millón de personas tenían algún tipo de discapacidad, de las cuales 190 millones tiene dificultades de su funcionamiento que requerían servicios de asistencia.
El investigador indicó que para conseguir que una máquina o un dispositivo se adapte a las características o necesidades de una persona, utilizan la inteligencia artificial para entrenar la HMI y la máquina se adapte a los movimientos del paciente.
Lo anterior permite una disminución de tiempo significativo (un par de semanas en lugar de meses) para la adaptación del robot asistencial, explicó Pérez Reynoso.
Ejemplo de ello, es la fabricación de una silla de ruedas, que consistió en un coche controlado con movimientos de la cabeza y una red neuronal, para posteriormente implementarlo en la silla de ruedas.
La red neuronal se entrena de tal forma que entiende los comandos para poder tener el control.
Otro de los trabajos realizados es el desarrollo de unos lentes asistenciales que interpretan las señales musculares a través del ojo, para que el paciente pueda escribir textos y comunicarse a través de símbolos o de colores.
Este dispositivo se fabricó para un joven que sufrió un accidente de moto y en consecuencia quedó cuadripléjico, solo tenía movimiento controlado sobre sus ojos.
El Dr. Francisco David Pérez Reynoso destacó que respecto a este trabajo de investigación, recientemente fue publicado su artículo Reconocimiento de patrones de señales EMG mediante aprendizaje automático para el control de un robot manipulador, por la revista internacional de divulgación científica y tecnológica Sensors.
Pérez Reynoso, dijo que el desarrollo implica investigación multidisciplinaria, en donde colaboraron especialistas de mecatrónica, electrónica, inteligencia artificial, robótica, ingeniería y biomédica, provenientes de la UVM Campus Querétaro, Tuxtla y Guadalajara.
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