Miércoles, 15 Noviembre 2023 08:43

Desarrollan una app para el seguimiento de la rehabilitación en casa

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El equipo de investigación de la Universidad de Córdoba que ha participado en la aplicación El equipo de investigación de la Universidad de Córdoba que ha participado en la aplicación

La aplicación evita desplazamientos innecesarios de pacientes y permite que especialistas respondan con prontitud ante la necesidad de una cita médica

¿Es posible realizar un seguimiento telemático del proceso de recuperación de pacientes a los que se les ha reemplazado una prótesis de rodilla y que tienen que hacer ejercicios de rehabilitación en casa? Esa fue la pregunta que especialistas del Servicio de Traumatología del Hospital Reina Sofía de Córdoba planteó al grupo de investigación Aplicaciones de la Visión Artificial de la Universidad de Córdoba. Con ese seguimiento telemático querían evitar desplazamientos innecesarios y responder con prontitud ante la necesidad de una cita. Ambos grupos, junto con el Servicio de Rehabilitación del Hospital Universitario de Jaén y el Instituto Maimónides de Investigación en Biomedicina (IMIBIC), se pusieron a trabajar juntos para crear RehApp, una plataforma web y móvil para el seguimiento de rehabilitación de articulaciones.

RehApp, que funciona bajo prescripción médica, se basa en una app para pacientes y una web para especialistas. Después de una intervención de prótesis de rodilla existe un proceso de rehabilitación que debe realizarse a través de ejercicios en casa. Gracias a la aplicación que se instala en el móvil, quienes tienen que seguir este proceso de rehabilitación pueden grabarse realizando los diferentes ejercicios. Los vídeos quedan después disponibles para que el doctor o la doctora pueda revisarlos desde la página web. Con ello pueden realizar un seguimiento continuo de sus pacientes y, al mismo tiempo, ponerse en contacto con ellos para valorar la progresión de la rehabilitación o de las heridas, resolver dudas sobre los ejercicios gracias al chat privado que tiene la app, concertar una nueva cita al observar que la articulación no está adquiriendo la movilidad esperada tras los ejercicios o anularla cuando el paciente está haciendo bien los ejercicios y la lesión evoluciona correctamente. De hecho, el punto clave, explica el investigador de la UCO Manuel Jesús Marín Jiménez, ha sido el contacto directo paciente-especialista. Por ejemplo, el chat es de lo que más se usa”.

Aunque RehApp nació hace un año ligada a una lesión específica de la rodilla, el equipo investigador ha abierto la puerta para que pueda funcionar con otro tipo de lesiones o articulaciones. “RehApp ya no está solo limitado a prótesis de rodilla, sostiene Marín Jiménez. Siempre que haya la necesidad de rehabilitación, se puede emplear esta aplicación”.

Para facilitar la tarea de los especialistas, la app funciona también con visión artificial que permite analizar la movilidad de las articulaciones de forma automática. Gracias a este sistema, se facilita información sobre el número de repeticiones, el ángulo de flexión de la articulación o, incluso, se procesan los vídeos para eliminar las partes innecesarias. Gracias a esa visión artificial se obtienen datos cuantitativos sobre la evolución de la movilidad que facilita el trabajo de los especialistas. Este sistema se ha beneficiado, además, de la base de datos de vídeos grabados de rehabilitación que ha creado el grupo Aplicaciones de la Visión Artificial y que permite estimar la pose humana.

El proyecto RehApp, que ha contado con financiación de los fondos FEDER, fue presentada en el LI Congreso SATO, un congreso que reúne a especialistas en traumatología. Tan buena aceptación tuvo RehApp, que fue una de las presentaciones orales premiadas.

Más información en: https://www.uco.es/rehapp/.

Referencia:
Aguilar-Ortega, Rafael, Rafael Berral-Soler, Isabel Jiménez-Velasco, Francisco J. Romero-Ramírez, Manuel García-Marín, Jorge Zafra-Palma, Rafael Muñoz-Salinas, Rafael Medina-Carnicer, and Manuel J. Marín-Jiménez. 2023. "UCO Physical Rehabilitation: New Dataset and Study of Human Pose Estimation Methods on Physical Rehabilitation Exercises" Sensors 23, no. 21: 8862. https://doi.org/10.3390/s23218862

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