La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación financia un proyecto de investigación impulsado por el grupo ASIA (Avances en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones) de la Universidad de Jaén (UJA), que ha diseñado un sistema ‘inteligente’ capaz de medir de forma objetiva si una persona con diabetes tipo 2 cumple las pautas médicas acordadas con su doctor. La propuesta, actualmente en fase piloto, combina sensores instalados en el hogar y técnicas de inteligencia artificial para transformar la rutina diaria del paciente (presencia en una habitación, número de pasos diarios o apertura de un armario) en datos clínicos útiles.
Con esta propuesta, el médico puede consultar directamente en una plataforma web desarrollada por el equipo investigador el grado de cumplimiento de las pautas terapéuticas en tiempo real, por fechas o periodos de tiempo. «Cuando un paciente llega con niveles descontrolados de azúcar, el profesional puede distinguir mejor si el problema se debe a la medicación o a una falta de adherencia a los hábitos saludables», explica a la Fundación Descubre, dependiente de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, la investigadora de la Universidad de Jaén Macarena Espinilla.
El objetivo de este trabajo pasa, pues, por ofrecer a los profesionales sanitarios información fiable y en tiempo real sobre si el paciente toma la medicación, mantiene una actividad física adecuada, respeta sus horarios de sueño o sigue una alimentación regular.
«La medicación es solo una parte del tratamiento en enfermedades crónicas como la diabetes tipo 2. El ejercicio, el descanso o la regularidad en las comidas influyen directamente en el control de la glucosa», explica la investigadora. Hasta ahora, el seguimiento de estos hábitos dependía en gran medida de lo que el propio paciente relataba en consulta. Este nuevo sistema convierte esos comportamientos en indicadores medibles.
Un ‘contrato terapéutico’ personalizado
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 con ocho personas mayores de 65 años con diabetes tipo 2 en el municipio de Cabra (Córdoba) con la colaboración del investigador de la Fundación para la Investigación Biomédica de Córdoba Jesús González Lama.
Cada paciente firmó un «contrato terapéutico» en el que se establecían pautas concretas sobre horarios de medicación, ejercicio físico, descanso o higiene. A partir de ese acuerdo, los investigadores entrevistaron a los pacientes participantes para comprender sus hábitos e instalar en sus viviendas distintos sensores. Algunos detectaban simplemente si había presencia en una habitación, otros registraban la apertura de puertas o armarios, como el del botiquín o el frigorífico, y otros medían vibraciones, por ejemplo, cuando se utilizaba la ducha. Todo sin cámaras ni intrusión en la vida diaria. «Es importante señalar que estos dispositivos no grababan imágenes ni sonido: sólo señales básicas como la apertura de una puerta o la presencia en una estancia», detalla Macarena Espinilla.
En paralelo, cada paciente llevaba una pulsera inteligente que registraba señales como los pasos diarios, los periodos de actividad o las horas de sueño. Además, permitía identificar otros datos de la vivienda que no correspondían al paciente monitorizado. De este modo, si otra persona abría una puerta o entraba en una habitación sin llevar la pulsera, el sistema descartaba esos datos para evitar confusiones.
Equipo de investigación del grupo ASIA de la Universidad de Jaén.
Posteriormente, un sistema informático que aplica inteligencia artificial combinaba toda esa información y la transformaba en indicadores de cumplimiento terapéutico. Es decir, convertía acciones cotidianas en información útil para que el médico pudiera valorar si el paciente seguía las pautas acordadas. «Por ejemplo, si el sensor de la cocina registra que el paciente con la pulsera se encuentra ahí, y además se activan el del frigorífico y el que percibe vibración, el sistema interpreta que el paciente se está haciendo la comida», comenta Macarena Espinilla.
Del hogar a la consulta médica
Finalmente, a partir de estas asociaciones, el sistema comparaba la rutina real del paciente con las pautas establecidas en el contrato terapéutico. Si la persona cumplía los horarios de medicación, mantenía el nivel de actividad recomendado o respetaba sus horas de descanso, la inteligencia artificial lo traducía en un grado de adherencia. «Es como darle una nota numérica a las acciones diarias. Por ejemplo, si el paciente comía a la hora pautada, el sistema le daba un diez y, por tanto, interpretaba que seguía el tratamiento de forma correcta», ha explicado la investigadora.
Toda esta información se presentaba en tiempo real en una plataforma web, en informes fáciles de interpretar para el médico. Así, podía consultar la evolución por días o semanas, visualizar patrones de comportamiento y detectar posibles desviaciones. De este modo, en lugar de basarse únicamente en el relato del paciente, el profesional sanitario disponía de indicadores objetivos que le ayudaban a decidir si el tratamiento farmacológico estaba funcionando o si era necesario ajustarlo.
Los expertos explican que en esta primera experiencia piloto se utilizaron sensores comerciales, por lo que el siguiente objetivo del grupo ASIA será mejorar el diseño del sistema para que pueda crecer, adaptarse y mantenerse en el tiempo, además de obtener las certificaciones técnicas necesarias y probar el prototipo en más hospitales y entornos clínicos más amplios.
Este proyecto ha sido financiado, además de por la Consejería de Universidad, a través del Programa FEDER Andalucía 2021–2027, por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y la Agencia Estatal de Investigación, mediante la cofinanciación de fondos europeos FEDER y el programa NextGenerationEU.