Un proyecto piloto probado en Cabra con pacientes mayores de 65 años con diabetes tipo 2 ha permitido desarrollar un sistema inteligente que mide de forma objetiva si el paciente cumple las pautas acordadas con su médico, combinando sensores en el hogar e inteligencia artificial.
La iniciativa, financiada por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, está impulsada por el grupo Avances en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones (ASIA) de la Universidad de Jaén (UJA) y transforma rutinas diarias (presencia en estancias, apertura de armarios o número de pasos) en datos clínicos útiles consultables por el facultativo en una plataforma web.
Según ha explicado a la Fundación Descubre la investigadora Macarena Espinilla, el sistema ayuda a distinguir, cuando hay descontrol de glucosa, si el problema se debe a la medicación o a una falta de adherencia a hábitos saludables, al ofrecer información fiable y en tiempo real sobre medicación, actividad física, descanso o regularidad en las comidas.
El estudio, publicado en la revista Applied Sciences bajo el título Understanding Patient Adherence Through Sensor Data: An Integrated Approach to Chronic Disease Management, se probó en ocho personas en Cabra con la colaboración del investigador de la Fundación para la Investigación Biomédica de Córdoba Jesús González Lama.
Pautas monitorizadas
Cada participante firmó un “contrato terapéutico” con pautas concretas (horarios de medicación, ejercicio, descanso o higiene). Tras entrevistas para conocer hábitos, se instalaron sensores en las viviendas: algunos detectaban presencia, otros registraban aperturas (botiquín o frigorífico) y otros medían vibraciones, por ejemplo, al usar la ducha, “sin cámaras ni intrusión”, según Espinilla.
Además, los pacientes llevaban una pulsera inteligente que registraba pasos, periodos de actividad y horas de sueño, y permitía discriminar acciones realizadas por otras personas que no portaran la pulsera, evitando confusiones en los datos.
Con todo ello, un sistema informático aplica inteligencia artificial para asociar señales y traducirlas en indicadores de cumplimiento: por ejemplo, si detecta al paciente en la cocina y se activan sensores del frigorífico y vibración, interpreta que está preparando la comida.
A partir de esas asociaciones, la herramienta compara la rutina real con las pautas del contrato terapéutico y genera un grado de adherencia, presentado en tiempo real en informes visuales para el médico, con consulta por días o semanas y detección de desviaciones.
El equipo investigador prevé, tras esta primera experiencia con sensores comerciales, mejorar el diseño para que el sistema sea escalable y sostenible, obtener certificaciones técnicas y probar el prototipo en más hospitales y entornos clínicos amplios. El proyecto cuenta también con financiación del Programa Feder Andalucía 2021-2027 y del Ministerio de Ciencia, Innovación.