Investigadores de la Universidad de Burgos han desarrollado una aplicación para mejorar los ejercicios físicos de rehabilitación e informar al paciente sobre su evolución. El programa emplea la tecnología de realidad aumentada, que incorpora datos informáticos a la visión real del entorno.
“En la actualidad, los ejercicios de rehabilitación se realizan de una forma manual y subjetiva, es el profesional encargado de la rehabilitación quien le dice al paciente si lo está haciendo bien o mal de acuerdo con su percepción, pero podría hacerse de una forma más rigurosa”, explica Óscar Zorrilla en declaraciones a DiCYT.
El investigador es alumno de Ingeniería Técnica en Informática de Gestión de la Universidad de Burgos y, en base a esa idea, ha desarrollado una aplicación informática para mejorar los ejercicios físicos de rehabilitación que tiene que hacer un paciente. El programa se llama Rehabilit-AR y se basa en la tecnología de realidad aumentada (en inglés, augmented reality, AR), de manera que una webcam capta los movimientos y la aplicación evalúa si son los adecuados.
A través de una cámara web se captan los movimientos, generalmente de las extremidades, y el programa comprueba si el movimiento de un brazo, por ejemplo, llega al extremo supeior y al extremo inferior que se han marcado previamente como puntos clave para ejecutar un determinado movimiento. El sistema almacena esta información y la puede transformar en gráficos que, con el paso de los días, ofrecen datos sobre la evolución de la persona que lleva a cabo la rehabilitación.
Incentivo para realizar los ejercicios
El paciente puede ver cómo ejecuta los ejercicios y, en el caso de los niños, esta herramienta puede llegar a ser un incentivo para conseguir que colaboren en las sesiones, ya que hace mucho más llamativos los ejercicios. De hecho, “estamos pensando en añadir actividades o juegos que ayuden a ejecutar los movimientos”, señala.
Este proyecto fin de carrerra se basó en esta idea, que fue seleccionada para una de las becas para el desarrollo de un prototipo comercializable por parte de la Oficina de Transferencia del Conocimiento de la Fundación General y la Oficina de Transferencia de Resultados de Investigación (OTC-OTRI) de la Universidad de Burgos, que también le ha ayudado a registrar el programa. Se trata de una iniciativa impulsada por el Programa de Transferencia de Conocimiento Universidad-Empresa (T-CUE) de la Junta de Castilla y León.
En la actualidad, esta línea de investigación ha entrado en una nueva fase cuya meta es lograr un producto que salga al mercado y pueda ser de utilidad. A esta fase se han incorporado dos nuevos socios, Daniel Ballesteros y Ana Isabel Fernández.
Uno de los principales retos tecnológicos de este prototipo fue que el programa reconociese los puntos de referencia a la hora de ejecutar los movimientos por parte del paciente. En principio, Óscar Zorrilla tuvo que diseñar sus propios códigos bidimensionales (como los ya populares códigos QR) para este propósito. La idea era pegarlos a la persona que ejecutaría los movimientos.
Sin embargo, en la nueva fase en la que está el proyecto ha apostado por utilizar una tecnología ya desarrollada y muy conocida por la consola de videojuegos Xbox: Kinect, que permite jugar únicamente interpretando los movimientos del participante, sin mandos ni ningún otro elemento. “Aporta más precisión y comodidad”, afirma el investigador.
Aunque los movimientos de las extremidades es la parte más desarrollada, el desarrollo del programa podría adaptarse a las necesidades que los posibles clientes puedan ir detectando, según ha explicado el ingeniero informático.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
