El MIT desarrolla un dispositivo que predice enfermedades por nuestra forma de caminar

El Computer Science and Artificial Intelligence Laborator (Csail) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se ha dado cuenta de que la forma de caminar, especialmente la velocidad a la que lo hacemos, aporta información médica relevante. Con esta premisa, ha desarrollado un dispositivo que mide la velocidad de los pasos con el objetivo de ofrecer información que ayude a detectar problemas de salud. Así, un síntoma del Parkinson es que se reduce el paso de los afectados. Pero también detecta el deterioro cognitivo, enfermedades cardíacas o pulmonares e incluso posibles caídas.

Hay que destacar que el sistema WiGait genera mediciones con una fiabilidad de entre el 95 y el 99 por ciento gracias al uso de señales inalámbricas. Además, el software no requiere de la instalación de sensores en las personas, aunque sí en los espacios cerrados donde camine el paciente en cuestión.

El dispositivo se puede colocar en la pared de la casa y emite una centésima parte de la radiación de un teléfono móvil estándar. Este mecanismo realiza un análisis de las señales inalámbricas que se reflejan en el cuerpo de las personas para medir comportamientos en el área de la respiración y de determinadas emociones. Los algoritmos del equipo Csail también pueden distinguir el caminar de otros movimientos rutinarios del hogar, como la limpieza de la cocina o cepillarse los dientes.

Evitar hospitalizaciones

Los desarrolladores destacan que es muy práctico y el ahorro de costes que puede implicar. De hecho, muchas hospitalizaciones consideradas como ‘evitables’ están relacionadas con temas como cataratas, enfermedad cardíaca congestiva o enfermedad pulmonar obstructiva crónica, sobre las cuales, aseguran, se ha demostrado que se correlacionan con la velocidad a la hora de caminar.

En el futuro, los investigadores del MIT esperan que este mecanismo se pueda utilizar con para entrenar a aquellas personas que posean problemas problemas para caminar propiciados por enfermedades como el Parkinson, alzheimer o la Esclerosis Múltiple. Así, se conseguiría ayudar a los médicos a lograr un seguimiento preciso de progresión de la enfermedad y ajustar los medicamentos en consecuencia.