Opinión


Tecnología frugal para neurorrehabilitación en comunidades rurales

Tecnología frugal para neurorrehabilitación en comunidades rurales | La Crónica de Hoy

Varios autores*

Investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), el Hospital Universitario de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y la Universidad de Essex en Reino Unido hemos unido fuerzas para incrementar el acceso a terapias de neurorrehabilitación en comunidades rurales de México. El proyecto tiene por objetivo usar la inteligencia artificial para crear una plataforma de neuroimagen de bajo costo y accesible a comunidades cuyo acceso al sistema de salud es precario o inexistente. El foco del proyecto es el soporte a terapias de neurorrehabilitación para pacientes que hayan sufrido una enfermedad vascular cerebral (EVC).

Los eventos cerebrovasculares como la embolia representan la tercera causa de muerte en México y es una de las causas más importantes de discapacidad tanto en México como en el mundo. En México, la incidencia y prevalencia exactas no se conocen, pero se estima que hay unos 200,000 nuevos casos anuales. Los afectados ven su vida diaria radicalmente afectada, y a menudo dependen de terceras personas. Las terapias de rehabilitación están diseñadas para devolver al paciente el mayor grado posible de independencia en sus actividades. Estas terapias a menudo son muy costosas, normalmente sólo están disponibles en centros especializados y las comunidades rurales no tienen acceso a las mismas.

El proyecto está financiado por el programa de fondos de investigación de los retos globales (GCRF por sus siglas en inglés) a través de la Universidad de Essex; GCRF@Essex. Los fondos GCRF financian proyectos de investigación orientados a lograr los objetivos de desarrollo sostenible. En 2015, la Asamblea General de Naciones Unidas acordó una serie de ambiciosos objetivos para aliviar 17 retos globales para un desarrollo sostenible. Estos objetivos de desarrollo sostenible pretenden la reducción de la pobreza, la eliminación del hambre, la cobertura universal de educación, salud y requerimientos energéticos, acceso a agua potable y sanitización, crecimiento económico sostenido y sustentable, así como acciones climáticas. El mercado de oportunidades que se crearía como consecuencia del logro de estos objetivos para el año 2030 se ha estimado del orden de 12 trillones de dólares (trillones anglosajones equivalentes billones latinos). El programa GCRF del gobierno británico es un fondo de 1.5 mil millones de libras esterlinas dedicado a la resolución de los retos globales en los países de ingreso medio y bajo. Este fondo forma parte del compromiso oficial de asistencia al desarrollo (ODA por sus siglas en inglés) del gobierno británico.

Hace aproximadamente una década científicos del University College London demostraron la viabilidad de llevar las tecnologías de neuroimagen a entornos rurales. Este esfuerzo, conocido como GlobalNIRS, tuvo una importante repercusión, y desde entonces otros grupos de investigación de universidades tan prestigiosas como Harvard, han implementado proyectos que beneficiaron a países como Guinea Bissau, Uganda, Bangladesh, India o Costa de Marfil. Desde entonces, los científicos han mostrado en esta última década que llevar tecnología de neuroimagen a entornos rurales tiene implicaciones en salud, educación, nutrición y desarrollo económico, entre otras. En 2017, se celebró en México el primer simposio a nivel mundial enfocado a GlobalNIRS. A este evento acudieron los grupos de científicos más importantes en GlobalNIRS del mundo incluyendo los grupos de UCL y Harvard entre otros, y nuestro grupo en el INAOE tuvimos el honor de ser anfitriones. Sin embargo, México aún no contaba con ningún proyecto de este tipo hasta ahora.

El nuevo proyecto, con financiamiento de Gran Bretaña, utilizará modelos de inteligencia artificial e instrumentación electrónica de bajo costo para desarrollar un equipo de neuroimagen que pueda ser desplegada en comunidades remotas marginalizadas. Estos equipos de bajo costo combinan las tecnologías de electroencefalografía (EEG), capaz de registrar la actividad eléctrica del cerebro, y de neuroimagen óptica funcional, conocida como fNIRS, esta última es capaz de observar la hemodinámica cerebral. Juntas, estas dos modalidades de neuroimágenes permiten estudiar el fenómeno de la reorganización funcional, que es parte de la respuesta biológica del cerebro ante un daño como el que ocurre en la EVC. Mediante la reorganización funcional, nuestro cerebro reajusta sus conexiones y actividad de forma que, a pesar del daño de una región del cerebro, el resto del cerebro puede seguir llevando a cabo las mismas funciones. La neurorrehabilitación es el medio por el que la medicina interviene este proceso para optimizar la recuperación del paciente.

Aunque en un proyecto de ciencia traslacional con un enfoque social tan fuerte como este, el producto final es eminentemente tecnológico, el camino está lejos de estar resuelto científicamente. Las condiciones de operación de los dispositivos de neuroimágenes en entornos alejados de las condiciones controladas de un hospital o un centro de investigación son hostiles para la instrumentación. Para que las nuevas estaciones sean de utilidad en comunidades sin servicios de salud altamente especializados, estas deben operar de forma casi autónoma e inteligente, de forma que puedan ser usadas por personal con conocimiento clínico, pero al que no se le requiera ser especialista en neuroimagen. Además, nuestro conocimiento neurocientífico del proceso de reorganización funcional aún es precario. La clave de la solución científica estará en un núcleo matemático basado en modelos difusos. Los modelos difusos son una herramienta matemática de origen relativamente reciente, ya que se originaron a mediados del siglo pasado. La característica más prominente de los modelos difusos es su capacidad de modelar incertidumbre, lo que se logra mediante la relajación de la condición de pertenencia de los objetos a un conjunto. En una analogía, en lugar de que las cosas sean blanco o negro, la teoría difusa permite los tonos de gris. El alcance del proyecto, al ser un proyecto semilla, es sólo una prueba de concepto que pueda ser escalada más adelante.

*Felipe Orihuela-Espina es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Birmingham (GB), y actualmente es profesor investigador en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), y miembro del sistema nacional de investigadores nivel II.

Javier Andreu-Pérez es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Lancaster (GB), y actualmente es senior lecturer en la Universidad de Essex (UK).

Luis R. Castrejón es doctor especialista en medicina física y rehabilitación en el Hospital Universitario de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla.

Jesús Joel Rivas es doctor en Ciencias de la Computación por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), y actualmente es investigador posdoctoral en el INAOE.

Luis Enrique Sucar es doctor en Computación por el Imperial College, Londres (GB), y actualmente es investigador en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel III, y Premio Nacional de Ciencias.

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