Desarrollo de un prototipo de dispositivo basado en prendas tecnológicas para la asistencia inmediata en personas con epilepsia

La epilepsia se caracteriza por la recurrencia de ataques epilépticos que afectan los cambios fisiológicos secundarios en el paciente. Esto conduce a una serie de eventos adversos al momento de manifestarse una convulsión en un entorno no controlado y sin ayuda médica, lo que aumenta un más el riesgo del paciente, especialmente en personas con epilepsia refractaria donde la farmacología moderna no es capaz de controlar las convulsiones. Los métodos tradicionales de detección basados en sistemas clínicos de monitoreo cableado no son resultan adecuados en la detección de crisis y monitoreo a largo plazo en exteriores. Por estas razones, este proyecto propone un sistema que permita detectar ataques tónico-clónicos generalizados en pacientes para alertar a los miembros de la familia o al personal médico para una asistencia inmediata, basado en un dispositivo portátil (brazalete), una aplicación móvil y un clasificador Support Vector Machine desplegado en un sistema basado en computación en la nube. En el enfoque propuesto utilizamos Acelerometría (ACC), Electromiografía (ECG) y Actividad Electrodermal (EDA) como señales de medición para el desarrollo del brazalete, un algoritmo de aprendizaje automático (SVM) es utilizado para discriminar entre una convulsión y no convulsión. Además, la arquitectura de alto nivel del sistema es descrita, así como la implementación del ecosistema basado en Cloud Computing para la ejecución del algoritmo y la comunicación de la aplicación móvil con brazalete. Para el desarrollo del sistema se planteó una metodología basándose en el tratado de Karl T. Ulrich “Diseño y desarrollo de productos y en la metodología de Jesús David Cardona Quiroz “Desarrollo de sistemas multimedia”. El desarrollo del sistema se puede decir que comprende dos grandes componentes, la primera componente de investigación donde se realiza un estado del arte acerca de la sintomatología y efectos de una convulsión tónico-clónica con el fin de analizar la problemática de los pacientes. Así mismo, la tecnología necesaria para desarrollar el sistema, métodos y algoritmos de detección, y arquitecturas de software en la nube a tener en cuenta para el diseño y producción del sistema. La segunda componente comprende todo lo relacionado a la producción del sistema donde se diseña y desarrolla el dispositivo que usa el usuario, así como el desarrollo del algoritmo que permite detectar la convulsión y los servidores necesarios para alojar dicho algoritmo y desplegar la alerta Finalmente, el sistema es puesto a prueba en una muestra de voluntarios utilizando el prototipo durante un el desarrollo de sus actividades diarias, con el fin de evaluar su desempeño y funcionamiento integral

• Autores: Escobar Cruz, Juan Nicolás; Solarte Vargas, John Carlos
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/10283
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10614/10283
• Palabra clave: Ingeniería Multimedia; Ingeniería Medicable; Sistemas de computador embebidos; Computación en la nube; Internet de las cosas; Aplicaciones móviles; Epilepsia; Electromiografía; Acelerómetro
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