Investigadores del Centro de Automática y Robótica (UPM-CSIC) desarrollan neuroprótesis y sensores integrables en textiles que palían las convulsiones de los enfermos de párkinson y ayudan a la estimulación motora de personas con discapacidad.
Ayudar con dispositivos robóticos a la rehabilitación sensoriomotora de pacientes y a la compensación funcional y asistencia de ancianos o personas con discapacidad es el principal reto que Eduardo Rocón persigue en el Centro de Automática y Robótica (CAR), integrado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
La Real Academia de Ingeniería (RAI) le ha distinguido este año con el Premio Joven Investigador Juan López de Peñalver por su contribución en el terreno de las neuroprótesis robóticas. En especial, el jurado ha valorado el desarrollo de un exoesqueleto para paliar las deficiencias de personas que sufren temblores y parálisis cerebral.
Las grandes líneas de investigación de Rocón, doctor en Ingeniería Industrial por la UPM, son la neurofisiología, la biomecánica y la interacción física y cognitiva hombre-máquina. Su labor en el CAR se centra en la robótica de rehabilitación para patologías como ictus, apoplejía, temblores producidos por el párkinson, lesión de médula o parálisis cerebral.
El grupo de investigadores al que pertenece trabaja también en el desarrollo de neuroprótesis y sensores integrables en textiles, que ayuden a la estimulación motora de quienes los lleven.
En 2011, Rocón desarrolló, junto a colegas de Bélgica, Italia, Dinamarca y España, una neuroprótesis que reduce las convulsiones causadas por el párkinson u otras enfermedades neurológicas. Su gran ventaja radica en que es capaz de distinguir si una persona quiere ejecutar movimientos voluntarios, de modo que si, por ejemplo, alza un vaso con intención de beber, estabiliza el brazo para facilitar la acción.
El dispositivo realiza una monitorización de la actividad motora de los pacientes mediante la adquisición síncrona de la actividad muscular (electromiografía) y del movimiento real caracterizado con sensores de movimiento en la extremidad del cuerpo que sufre los temblores.
Reducir las convulsiones
Un sistema de estimulación eléctrica funcional (Functional Electrical Stimulation, FES) se encarga de generar corrientes eléctricas en el miembro afectado para reducir las convulsiones. Todo ello sin afectar a la funcionalidad de los movimientos voluntarios, pues el sistema estimula de manera selectiva los músculos involucrados en la realización de una tarea motora afectados por el temblor.
El dispositivo final integra todos los componentes en un textil adaptado a la forma del brazo, con una matriz de electrodos cosida en su interior, para atender las demandas de los potenciales usuarios en términos estéticos y de usabilidad. La posibilidad de una estimulación selectiva mediante una matriz de electrodos permite resultados más satisfactorios, al reducir la fatiga y el posible malestar generados por la estimulación eléctrica.
En esencia, el sistema consiste en un conjunto de sensores capaces de medir toda la cadena de generación de movimiento, desde el origen de la orden en el cerebro hasta su ejecución y, a través de esta información, generar las acciones para suprimir el temblor del paciente.
La línea de investigación definida por este trabajo contribuye al desarrollo de la próxima generación de los robots vestibles para la rehabilitación y asistencia de personas mayores y discapacitadas, una población creciente con unas necesidades especiales dentro de la sociedad europea
El temblor patológico constituye el desorden neuromotor más extendido: afecta a un 1%–2% de la población, el 6% de las personas con más de 60 años. Además, su incidencia está en aumento por el envejecimiento progresivo de la sociedad.
Exclusión social
Aunque el temblor no afecta a la esperanza de vida, sí que causa discapacidad funcional y es motivo de exclusión social. De hecho, en torno al 65% de la gente con convulsiones en las extremidades superiores padece grandes dificultades para realizar sus actividades cotidianas. Estas deficiencias tienen un impacto importante en la vida del paciente y acarrean costos considerables para el sistema de salud y los servicios sociales.
Actualmente, este tipo de temblores se trata mediante medicación o estimulación cerebral profunda, pero un 25% de los pacientes no responde a ninguna de las terapias, por lo que el dispositivo ideado por Rocón y sus compañeros proporciona una alternativa para un gran número de enfermos.
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.
