Avances en tecnologías de adquisición de datos

1 Avances en tecnologías de
adquisición de datos, diseño de
sensores,
marcos
de
datos,
conectividad
de
dispositivos
inteligentes,
Internet de las cosas, el aumento de
los costos de atención médica y la
conciencia pública hacia una mejor
calidad de vida, han
estimuló un auge en el desarrollo de
dispositivos portátiles de "tecnología
sanitaria" en el mercado de
dispositivos
inteligentes.
Telemonitorización
La dinámica del cuerpo humano a
través de actividades de la vida diaria
se ha convertido en una opción
popular de estilo de vida
para los consumidores, ya que les
ayuda a realizar un seguimiento de
parámetros como la ingesta de
alimentos, las calorías quemadas, los
niveles de actividad,
o incluso llamar al centro de atención
médica
más
cercano
durante
emergencias.
Aunque
estos
dispositivos le dan al usuario
Una interfaz intuitiva e interactiva para
rastrear los parámetros del cuerpo, su
uso aún es limitado en comparación
a parámetros vitales del cuerpo en un
contexto clínico. A través de este
estudio estamos intentando investigar
el
Aplicaciones clínicas de dispositivos
portátiles para monitorización de
bioseñales y enfermedades. En este
estudio de revisión, nosotros
han cubierto una gran cantidad de
desafíos y oportunidades con respecto
al diseño de dispositivos portátiles y el
posibilidades inherentes para el
análisis e interpretación de bioseñal.
Además, también hemos intentado un
comparación de algunas señales
biológicas vitales obtenidas de
wearables y equivalentes clínicos, que
serían
útil
para
determinar
criterios
específicos para diseñar un dispositivo
portátil clínicamente relevante.
Introducción
2 Uno de los primeros dispositivos
portátiles que se comercializaron en el
mercado de consumo fue el reloj de
calculadora durante la década de
1980, que también fue el comienzo de
los avances en la computación ubicua.
2 Los desarrollos recientes en el
mercado de dispositivos inteligentes
que
comprenden
teléfonos
inteligentes, tabletas y phablets, han
comenzado a implementar sensores
como acelerómetro triaxial, giroscopio,
magnetómetro y altímetro para brindar
al consumidor una sensación muy
intuitiva
del
entorno
virtual.
Posicionado y en expansión dentro de
este campo, se encuentra el nicho de
mercado de dispositivos portátiles y
las empresas emergentes asociadas
que están aprovechando los datos del
sensor de dispositivos inteligentes
para monitorear la dinámica de la
señal biológica. 2 Hasta los últimos
cinco años, los dispositivos portátiles
clínicamente
relevantes
incluían
dispositivos como monitores de
presión arterial, estetoscopio y
registrador de ECG Holter, pero estos
dispositivos
nunca
llegaron
al
mercado minorista de consumo y se
distribuyeron
solo
al
personal
autorizado por las autoridades
reguladoras de salud. Aunque esta
tendencia continúa incluso hoy, las
empresas de diseño portátil han
encontrado métodos y dispositivos
novedosos para registrar y analizar
señales corporales sin la necesidad de
pasar por aprobaciones regulatorias.
Lo que podemos aprender de este
hecho es que el análisis de bioseñales
inteligente y no invasivo integrado en
dispositivos
inteligentes
podría
permitir la implementación práctica de
la televigilancia de pacientes y
personas en general.
Un vistazo rápido a los foros de
noticias
tecnológicas
como
GizmodoTM, EngadgetTM y otros, nos
proporcionaría las actualizaciones
más recientes sobre cómo se utilizan
dispositivos portátiles como Apple
WatchTM,
Samsung
GearTM,
NymiTMband para generar cierta
información de salud, como la
frecuencia del pulso, paso conteo,
kilómetros recorridos / recorridos,
requisitos
dietéticos,
calorías
quemadas y más para el consumidor.
Profundizar en sus especificaciones y
kits de desarrollo de software (SDK)
también nos dio una breve idea de
cómo estos dispositivos capturan
ciertas señales biomédicas del cuerpo
humano para analizar las actividades
de la vida diaria [1,2]. 2 La mayoría de
estas señales también tienen una
importancia
clínica
desde
una
perspectiva
de
manejo
de
enfermedades o trastornos. Dicho
esto, desde un punto de vista clínico,
existen muchos desafíos abiertos y un
potencial insatisfecho en el mercado
de dispositivos portátiles.
Para darle al lector algunas
estadísticas, VandricoTMInc., Una
empresa con sede en Vancouver,
tiene una actualización en tiempo real
sobre el mercado de dispositivos
portátiles, lo que indica que
actualmente hay unos 335 dispositivos
portátiles disponibles en el mercado a
un precio promedio de USD 300 [3].
Curiosamente, el sensor más utilizado
en
estos
dispositivos
es
el
acelerómetro que captura datos
basados en el movimiento del cuerpo
humano. Los siguientes cuadros
indican cómo el mercado de
dispositivos portátiles se distribuye por
los nichos verticales y las áreas del
cuerpo humano.
pies
piernas
cintura
manos
brazo
cofre
torso
cuello
cabeza
mascota
médico
estilo de vida
industrial
juego de azar
aptitud
entretenimiento
Según BusinessInsiderTM [4], se
pronostica que el mercado de
dispositivos portátiles alcanzará a
unos 385 millones de usuarios en
América del Norte, y podría cambiar la
forma en que los consumidores
recopilan y usan su información vital
de señales corporales para el
monitoreo de la salud y una mejor
calidad de vida. De hecho, se espera
que el sistema de salud en América
del Norte pueda beneficiarse en más
de mil millones de dólares en los
próximos 15-20 años, únicamente a
través del aspecto de "monitoreo
remoto" de la atención médica que la
tecnología portátil trae consigo.
3 Historias que incluyen transdérmica,
transmisión, monitoreo y estimulación
electrónica, aunque actualmente no
hay parches inteligentes disponibles
en el mercado. El mercado de parches
inteligentes es una de las formas más
rápidas de llevar un bienestar portátil
al mercado, ya que no requeriría la
aprobación de la FDA [6]. Como se
indica en las Figs. 1 y 2, a partir de
junio de 2016, solo existen unos 55
dispositivos que se pueden usar en la
vertical de aplicaciones médicas, lo
que es una gran motivación para que
revisemos la dinámica del mercado,
las necesidades del sistema de
atención médica y postulemos un
diseño práctico de dispositivos
portátiles
Análisis
de
señales
corporales. Los sistemas de salud
actuales en todo el mundo todavía
dependen de visitas frecuentes de
pacientes a médicos, monitoreo
usando equipos pesados y el
pronóstico basado en la experiencia
del médico. Aunque esta ha sido una
tendencia de facto, el aumento de los
costos de atención médica junto con
los rápidos cambios en el estilo de vida
y la tecnología, ha hecho que la
vigilancia de la salud sea un tema
candente en el mercado de
dispositivos inteligentes. A pesar de
que se están utilizando equipos
avanzados
de
adquisición
de
imágenes
corporales,
como
resonancias magnéticas, imágenes de
tejidos y dispositivos de recolección de
señales
corporales,
como
Holterrecorders, monitores de apnea
del
sueño,
en
hospitales
e
instalaciones de atención médica
domiciliaria, para tomar decisiones
informadas a los médicos; Los
sensores modernos han abierto una
brecha potencial para el diseño portátil
que podría permitir la monitorización
remota de la salud del paciente,
especialmente para los ciudadanos de
edad avanzada [1, 2]. El auge de las
tecnologías portátiles también ha
inspirado a otros mercados a
posicionarse a sí mismos de manera
tal que al menos un dispositivo o
subconjunto portátil se incluya en sus
productos. Por ejemplo, la industria de
la moda está emergiendo rápidamente
con un diseño de tela basado en
sensores portátiles, que podría
integrar la tela y la tecnología junto con
la estética del diseño.
Encuesta bibliográfica
Los datos clínicos de bioseñales
generados por el hospital siempre se
consideran un estándar estándar para
el diagnóstico de enfermedades y
trastornos. Aunque el proceso de
adquisición y análisis de datos clínicos
se realiza utilizando equipos de última
generación
en
hospitales,
las
instalaciones aún son engorrosas y
requieren
mucho
tiempo
para
establecerse.
Además,
estas
instalaciones deben pasar por amplias
aprobaciones de la junta reguladora
de salud antes de que puedan
implementarse en las instalaciones de
atención médica. Una característica
importante de los datos clínicos de
bioseñal es que es libre de artefactos
y ruido [2]. También debe tenerse en
cuenta que durante la adquisición de
datos, los datos clínicos son
ampliamente filtrados y analizados por
técnicos
registrados
antes
de
enviarlos
al
médico
consultor.
Además, los datos adquiridos de los
dispositivos clínicos no se registran de
forma continua, y el médico solo
puede
recolectarlos
durante
momentos específicos, como cuando
el paciente desarrolla síntomas
anormales.
Para
obtener
una
perspectiva más holística sobre los
signos vitales de un consumidor ,
necesitamos incorporar aplicaciones
de monitorización de bioseñales más
complejas en dispositivos portátiles,
como el análisis de la actividad
eléctrica a largo plazo del corazón, el
cerebro y los músculos para la
evaluación continua de los trastornos.
Pero hacerlo podría perder la
presencia y la opinión del médico, que
es primordial en el pronóstico de la
enfermedad.
Esto
se
puede
compensar
implementando
el
intercambio de datos a través de
servicios en la nube y computación,
estableciendo así un marco de
monitoreo entre médicos y pacientes o
consumidores.
Además,
aunque
algunos
dispositivos
portátiles
disponibles
actualmente
pueden
recopilar señales biológicas de los
consumidores, su relevancia para los
médicos es relativamente limitada
debido a la falta de confianza en la
calidad de los datos adquiridos.
Posteriormente,
la
información
generada a partir de estos dispositivos
proporciona poca o interpretación al
consumidor. Varias organizaciones de
investigación y nuevas empresas han
identificado estas brechas y se están
posicionando
para
desarrollar
aplicaciones de monitoreo de signos
vitales basadas en el estilo de vida. En
nuestra revisión, hemos investigado la
capacidad de uso de algunos
wearables
prominentes
en
el
mercado, como MuseTM [7], Epoc ++
TM [8], MyoTMController [9] y
HolterECG de GE [10], en lo que
respecta al desarrollo de herramientas
de monitoreo bioseñal. La motivación
detrás de la elección de los elementos
de
desgaste
mencionados
anteriormente para nuestro estudio de
revisión es la creciente popularidad
del mercado y la disponibilidad de kits
de desarrollo de software (SDK) listos
para usar, que ayudan a los
investigadores de procesamiento de
señales a acceder a datos de biosignal
y aplicar sus propios datos. algoritmos
para análisis. Por ejemplo, podríamos
desarrollar
una
aplicación
de
monitoreo del sueño para pacientes
con apnea que usan.
2.1. Dispositivos portátiles basados en
EEG 2.1.1. Acerca de las señales de
EEG: propiedades y adquisición 5 La
electroencefalografía
es
principalmente una técnica no invasiva
para medir la actividad eléctrica del
cerebro [11]. Las señales de EEG se
producen como resultado combinado
del disparo de un grupo de neuronas
debajo del cuero cabelludo. Por lo
general, las señales EEG tienen un
rango de amplitud de 0.5–100 rmmuV,
y un rango de frecuencia variable de 3
Hzand por debajo, 3.5–7.5 Hz, 7.5–13
Hz y, 14 Hz y más [12]. Las señales de
EEG comúnmente utilizadas en el
diseño de dispositivos portátiles son
las ondas Delta, Theta, Alpha y Beta,
que se aplican principalmente en el
diseño de interfaces simples cerebrocomputadora (BCI). Por ejemplo,
Interaxon'sMuseTM [7] está diseñado
de acuerdo con dichas señales de
EEG, y se utiliza para controlar
aplicaciones
en
dispositivos
inteligentes como juegos mentales.
Desde una perspectiva de evaluación
de signos vitales, el análisis de EEG
es de gran importancia, ya que puede
usarse para detectar y diagnosticar
trastornos como la enfermedad de
Parkinson,
la
enfermedad
de
Alzheimer, la epilepsia, el síndrome de
piernas inquietas (RLS), la apnea del
sueño, la enfermedad de Huntington y
la detección de muerte cerebral en
pacientes en coma [13,14]. ejemplo
anterior, EEG se ha aplicado en el
contexto de las interfaces de
computadora del cerebro para la
rehabilitación del paciente y como
alternativa en el uso de computadoras
para uso personal. De hecho, incluso
los dispositivos portátiles basados en
el estilo de vida, como MuseTM,
podrían
ser
útiles
para
los
consumidores sanos en el monitoreo
de los niveles de estrés y la actividad
mental, dado el número de trastornos
mentales que han estado y siguen en
aumento debido al aumento del estilo
de vida estresante de hoy en día.
método garantiza una señal de EEG
limpia al reducir la impedancia entre el
cuero cabelludo y la interfaz del
electrodo, la experiencia general del
usuario puede ser bastante incómoda
e incluso puede causar dolor de piel y
dolor [1,12,15]. Del mismo modo,
algunas tapas de medición de EEG
multicanal pueden incluir hasta 128–
256 electrodos [12]. Agregando a la
experiencia apretada que puede llevar
el uso de dicho dispositivo, también se
puede deducir aquí cuánto tiempo de
preparación
podría
requerir
el
ensamblaje de estos sistemas
[12,1,15].
De
hecho,
como
comentaron Vojkal et al. en [1], esto
podría
presentar
un
problema
dependiendo de si las pruebas deben
realizarse
en
un
individuo
discapacitado en lugar de un sujeto
sano. Por lo tanto, se puede
establecer aquí cuán insuficientes
pueden ser algunos de estos
dispositivos de medición de EEG
utilizados
tradicionalmente,
específicamente en términos de
facilidad de uso y comodidad.
Con algunas, pero no todas, las
posibles utilidades de la adquisición
de
datos
de
EEG
descritas
anteriormente, también es de igual
interés aquí analizar qué tipo de
tecnologías se utilizan para obtener
datos de señales de EEG, y también
detallar dónde se encuentran los
desafíos cuando se trata de
Adquisición de datos de EEG
sustanciales
y
relevantes.
6
Comenzando con lo que tiene, y
todavía
está
siendo
usado
convencionalmente por la mayoría de
los clínicos hoy en día, un sistema
EEG típico consiste en untar el cuero
cabelludo con gel conductor y aplicarlo
con electrodos [12]. Si bien este
2.1.2.
Tecnología
existente,
inconvenientes
y
oportunidades
Considerando los desafíos de diseño y
usabilidad
en
los
sistemas
convencionales de adquisición de
EEG, y el creciente interés en el
monitoreo de la salud personal en la
población en general, ha habido una
tendencia
creciente
entre
los
investigadores e innovadores a
inclinarse hacia el diseño de
dispositivos portátiles EEG, en lugar
de otro EEG complejo dispositivo de
monitoreo como se implica en
[12,16,17].
Sin
embargo,
independientemente de si su uso
potencial es mejorar la adquisición de
datos clínicos, o promover la
telemonitorización de la salud como se
sugiere en [12], los beneficios de un
dispositivo portátil EEG posiblemente
satisfagan ambas necesidades, como
lo
indica
nuestra
encuesta
bibliográfica. Dicho esto, hay muchos
factores que uno debe tener en cuenta
al diseñar un dispositivo portátil EEG,
que se discutirán en detalle en la
Sección 3. Para referencia del lector,
por mencionar algunos, en primer
lugar deberíamos poder distinguir
entre las señales de EEG relevantes
de otros biosignales como las señales
de ECG emitidas desde el corazón y
las señales de EMG desde los
músculos faciales, que podrían
considerarse artefactos en el contexto
del EEG análisis. Otros artefactos
comunes pueden incluir parpadeos y
movimientos de los ojos, sudoración y
movimientos
corporales
[1,12].
Además, además de las interferencias
fisiológicas, la adquisición de EEG
también podría verse afectada por
interrupciones técnicas tales como
linenzas de potencia, métodos de
preparación erróneos, duración de la
batería y restricciones de memoria,
que deberían se debe tener en cuenta
al diseñar dispositivos portátiles.
También debe tenerse en cuenta que
los artefactos en general, pueden
presentarse como un problema
singular y pueden necesitar ser
tratados no solo en un contexto de
diseño aceptable, sino también desde
la perspectiva de un dispositivo clínico
también [12,16,17 ]
Mirando
algunos
dispositivos
portátiles
EEG
recientemente
lanzados en el mercado, como
Emotiv's Epoc ++ TM [8], Interaxon's
MuseTM [7], MindoTM [18] y
QuasarTM
[19],
es
bastante
interesante notar aquí cómo algunos
de los desafíos presentados por Los
dispositivos
de
medición
EEG
convencionales han sido abordados
por estos dispositivos portátiles. En
particular, la mayoría de los
dispositivos
portátiles
EEG
disponibles en el mercado actual
aseguran
las
propiedades
del
dispositivo, tales como transmisión
inalámbrica, bajo consumo de energía
y consumo de memoria, filtrado y
eliminación de ruido en tiempo real, y
facilidad de uso con Respecto a la
usabilidad y la comodidad (ver Tabla
1). Por ejemplo, el auricular MuseTM
[7] que generalmente mide las ondas
Delta, Theta, Beta y Alpha para
interactuar con una aplicación BCI en
dispositivos iOSTM, asegura la
adquisición de datos inalámbricos, la
facilidad de uso del dispositivo y la
comodidad portátil que también
incluye
la
implementación
de
electrodos secos en su tecnología de
detección. Aunque el dispositivo solo
mide un EEG de 4 canales, podría
usarse
potencialmente
para
monitorear ciertos trastornos de estrés
como la falta de sueño o el insomnio,
además de su aplicación publicitada
que monitorea la actividad neuronal
durante la meditación.
2.1.3. Comparación con datos clínicos
Los dispositivos de adquisición de
EEG tradicionales están cableados y
transmiten
datos
de
EEG
directamente a la computadora para
su
posterior
análisis.
Obtener
información significativa sobre los
patrones de enfermedad o trastorno
de la actividad neuronal implica
implementar
algoritmos
de
procesamiento
de
señales
y
clasificación de patrones en los datos
del EEG para generar decisiones
informadas. Este orden de operación
funciona
mejor
cuando
la
computadora de procesamiento es lo
suficientemente robusta como para
manejar segmentos de datos de
transmisión en tiempo real y generar
patrones a partir de su análisis.
Cuando se usan wearables EEG
modernos junto con dispositivos
inteligentes como teléfonos o tabletas,
es imprescindible reducir la carga en
la
adquisición,
transmisión
y
procesamiento de datos, a fin de
permitir un análisis rápido en
plataformas móviles. Dicho esto, los
paradigmas modernos de minería de
datos que evolucionan en torno a la
computación en la nube y los grandes
datos, han permitido el desarrollo de
sensores
y
memorias
de
comunicación inalámbrica de baja
potencia que permiten a los
dispositivos móviles analizar largas
grabaciones de EEG continuas sin
mucho costo para la energía y la
informática. Pero a diferencia de otros
tipos de datos en tiempo real, las
señales
biológicas
contienen
información importante sobre la
morfología que debe extraerse para
identificar
con
precisión
los
marcadores de la enfermedad. Esto es
bastante posible si vamos a
implementar
nuevos
sensores
basados en sensores de compresión y
representación dispersa utilizando
diccionarios coincidentes para el
análisis de señales biológicas [21,22].
Considerando el ritmo al que
evolucionan las tecnologías de
procesamiento y adquisición de
señales, tenemos muchas esperanzas
sobre los cambios novedosos en la
industria usable. Por ahora, hemos
intentado comparar gráficamente los
datos de EEG ponibles con su
contraparte clínica, y derivar ciertas
propiedades e inferencias de nuestras
observaciones.
Hemos
simulado
señales de estado de reposo
utilizando dispositivos resistentes al
desgaste como Epoc ++ TM [8] y
MuseTM [7], y una comparación visual
de performeda con datos clínicos de
EEG en reposo, junto con las
siguientes pruebas de propiedades de
señal para generar información
adicional (Fig. . 3). • Prueba de
estacionariedad - si la señal es
estacionaria • Prueba de linealidad - si
la señal es lineal • Prueba de
dispersión - si la señal es de
naturaleza dispersa • Prueba de
gaussianidad - si la señal se distribuye
normalmente
2.2. Dispositivos portátiles basados en
EMG 2.2.1. Acerca de las señales
EMG: propiedades y adquisición La
electromiografía (EMG) es una técnica
utilizada para medir la respuesta de un
músculo a la estimulación eléctrica de
los nervios. La señal EMG adquirida
de la superficie de la piel alrededor de
los músculos y las áreas conjuntas es
la suma de la actividad eléctrica de
todos los potenciales de acción de la
unidad motora (MUAP) de fibra
muscular causados como resultado de
la actividad de movimiento [25]. La
señal EMG típica tiene un rango de
amplitud de 0-10 mV (pico a pico) [26].
La energía utilizable de la señal está
restringida a un ancho de banda de 0–
500 Hz, con el componente dominante
entre 50 y 150 Hz [27]. En un entorno
clínico,
las
señales
EMG
generalmente se analizan para
detectar trastornos neuromusculares
como la enfermedad de Parkinson ,
Síndrome de piernas inquietas,
convulsiones y síndrome del túnel
carpiano y condiciones artríticas. El
método convencional para adquirir
señales EMG es usar electromiografía
con aguja (nEMG), que es invasiva, o
usar un enfoque no invasivo de
grabación de señales de superficie
utilizando
electrodos
húmedos
(también conocidos como EMG de
superficie o sEMG). Los dispositivos
portátiles actualmente disponibles en
el mercado generalmente emplean la
adquisición de EMG de superficie
(sEMG) utilizando la técnica de
electrodo seco, colocando estos
sensores en la superficie de la piel
sobre el músculo [25,26]. La
descomposición de una señal EMG
basada en potenciales de acción de la
unidad motora individual es un
problema trivial, y generalmente
implica el proceso de rectificación, en
el que la señal sin procesar se traduce
a una onda de polaridad singular, de
modo que la señal sin procesar no
promedia a cero. Esto se debe a que
las
señales
EMG
contienen
componentes positivos y negativos, y
para conservar la energía de todos los
componentes y aplicar eficazmente el
análisis de Fourier, uno necesita
rectificación.
2.2.2.
Tecnología
existente,
inconvenientes y oportunidades Un
aspecto importante al diseñar un
dispositivo portátil basado en EMG es
la práctica de estandarizar la
colocación del electrodo o sensor,
porque la señal EMG depende en gran
medida de dónde se adquiere de la
superficie de la piel. Por lo tanto, las
señales EMG recogidas de la
colocación incorrecta del electrodo
alrededor
del
mismo
músculo
producirían resultados diferentes,
haciendo que el análisis sea
inconsistente. A diferencia del sistema
10/20 para EEG, no se ha desarrollado
un protocolo de mapeo estándar para
los sensores EMG, y esto crea una
gran brecha potencial para los
investigadores. Tal como están las
cosas, hay muchos sensores de
formas diferentes que se venden con
diferentes tipos de electrodos. Nuestra
encuesta indica que el rendimiento
sEMG de los electrodos secos IBMT y
Orbital Research [28] es comparable a
los electrodos húmedos Ag / Cl
estándar, lo que los convierte en una
opción popular para el diseño portátil.
Hay varios grupos de investigación
que
buscan
proporcionar
recomendaciones sobre el diseño de
sensores sEMG, que deben tenerse
en cuenta al diseñar tecnologías
portátiles EMG.
Los wearables EMG deben diseñarse
con un enfoque en la ubicación de los
sensores para garantizar que las
señales obtenidas sean precisas y
representativas del músculo que se
está examinando. Por ejemplo,
Thalmic
El controlador MYOTM [9] de Labs,
instruye al usuario a través de
manuales y videos tutoriales, para
deslizar el dispositivo a la parte más
ancha del antebrazo, con el logotipo
de la marca hacia arriba, para la
correcta adquisición de la señal
durante la actividad muscular. En la
mayoría de los wearables EMG
disponibles en el mercado, además de
los sensores EMG, los dispositivos
también incluyen sensores adicionales
para generar señales de movimiento
como
acelerómetros
triaxiales,
goniómetros
y
magnetómetros.
Algunos dispositivos que se colocan
en partes inferiores del cuerpo, como
los muslos y las piernas, como la
banda LEOTM [30] de GestureLogic
(consulte la Tabla 2), también
capturan mediciones como la presión
arterial, la frecuencia del pulso, la
coordinación y los estudios de
equilibrio
para
aplicaciones
deportivas. Como se mencionó
anteriormente
sobre
cómo
los
wearables se integran en la industria
de la moda; un ejemplo de esto sería
el AthosTM de MAD Apparel [31], que
no solo está diseñado como un
atuendo de entrenamiento, sino que
también se usa para rastrear varias
métricas de condición física como
ejercicio,
esfuerzo,
utilización
muscular,
equilibrio,
frecuencia
cardíaca y frecuencia respiratoria, por
usando varios acelerómetros no
adhesivos, sensores EMG y ECG
(Electrocardiograma) que se tejen
directamente en la tela de la ropa de
AthosTM.
2.3. Dispositivos portátiles basados en
ECG 2.3.1. Acerca de las señales de
ECG: propiedades y adquisición La
electrocardiografía (ECG) implica el
registro de impulsos eléctricos
generados por los músculos del
corazón durante su actividad de latido
regular o irregular, mediante el uso de
electrodos colocados sobre regiones
específicas en el torso humano
(principalmente alrededor de la región
torácica). La intención es capturar los
cambios mínimos de la señal del latido
del corazón que ocurren cuando los
músculos del corazón se despolarizan
durante cada ciclo de latido [33]. Una
onda de ECG típica se caracteriza por
tres patrones morfológicos: una onda
P (onda de polarización auricular), una
onda del complejo QRS (onda de
despolarización ventricular) y una
onda T (onda de repolarización
ventricular).
En
términos
de
propiedades de la señal, una señal de
ECG de superficie tiene un rango de
frecuencia de 0.05–150 Hz en modo
diagnóstico y 0.5–40 Hz en modo de
monitoreo, con amplitud que varía de
0.1 a 5 mV [33]. La detección de
anormalidades en los ritmos cardíacos
usualmente implica el análisis de
patrones irregulares en cualquiera de
los
tres
patrones
de
señal
mencionados anteriormente. Los
trastornos que se presentan con
mayor frecuencia incluyen fibrilación
auricular y ventricular, infarto de
miocardio y muerte súbita por un
cuadro cardíaco. Los datos del ECG
cuando se controlan con otros
parámetros corporales, como la
presión arterial, los niveles de glucosa
y la frecuencia del pulso, también
pueden servir como un indicador de
enfermedades como la diabetes, la
presión arterial alta / baja y los niveles
de estrés. En un entorno clínico, el
ECG generalmente se monitorea
utilizando una configuración de
colocación de 12 electrodos [10]
conectada a un sistema estándar de
registro y monitoreo del ritmo
cardíaco. Este sistema permite la
adquisición continua de señales, el
filtrado y el análisis, lo que ayuda al
médico a tomar decisiones en tiempo
real sobre la salud cardíaca del
paciente. Pero este sistema no puede
transferirse
fácilmente
a
una
configuración doméstica o remota
debido a su tamaño y complejidad de
instalación.
2.3.3. Comparación con los datos
clínicos Al visualizar y probar las
señales de ECG de fuentes clínicas y
utilizables, encontramos grandes
similitudes y una alta correlación entre
ellas con respecto a la morfología de
la señal, SNR (relación señal / ruido) y
propiedades características. Ambas
señales
(ponibles
y
clínicas)
exhibieron un comportamiento no
estacional, no lineal, casi espacial y no
gaussiano, como se ilustra en la Fig. 8.
El análisis ECG es un vasto dominio
con respecto a la evaluación de
trastornos con diferentes patrones
morfológicos en Las señales, que
exigen que cualquier dispositivo
portátil esté diseñado para la
monitorización de la salud cardíaca,
deben
poder
adquirir
señales
clínicamente
relevantes
sin
comprometer la integridad de la
información de la señal. Aunque son
muy pocos los ECG utilizables
clínicamente aceptados debido a sus
diversos métodos de adquisición
(como se indica en la Tabla 3), todavía
existe
la
posibilidad
de
su
implementación para aplicaciones
clínicas como la evaluación y
monitoreo de trastornos cardíacos, a
través de una evaluación comparativa
exhaustiva con datos clínicos. Un
ejemplo de un entorno futurista, el
monitoreo de ECG es muy crucial
debido a las altas tasas de mortalidad
en el mundo, podría conducir al
desarrollo de dispositivos portátiles
integrados con el paradigma y los
estándares de IoT (Internet de las
cosas). Después de nuestra encuesta,
ahora discutiremos algunos factores
esenciales de hardware y software, y
criterios al diseñar dispositivos
portátiles clínicamente relevantes.
3. Diseño portátil clínicamente
relevante De nuestra sección anterior,
en la que comparamos datos de
señales clínicas y usables, podemos
inferir que aunque las señales
portátiles no son suficientes o lo
suficientemente relevantes, todavía
existe una fuerte posibilidad de
aprovechar estos datos utilizando el
algoritmo
de
extracción
de
características
correcto
para
identificar
marcadores
de
enfermedades y eventos. El lector
debe tener en cuenta que a diferencia
del ECG en el que es fácil para los
expertos identificar los complejos
QRS, no todas las señales biomédicas
exhiben una morfología característica
y distintiva que podría usarse en el
análisis. Para señales complejas
como EEG y EMG multicanal,
necesitamos
realizar
transformaciones
extensas
en
dimensiones
más
altas
o
descomposiciones en dimensiones
más bajas, para extraer información
oculta y latente incrustada en la
morfología y la dinámica de la señal.
Como se indicó en nuestra encuesta,
la mayoría de los wearables
disponibles en el mercado están
basados en aplicaciones de estilo de
vida y están destinados a monitorear
los parámetros básicos del cuerpo que
destacan nuestras actividades de la
vida diaria. Dicho esto, nuestra
encuesta también indicó la posibilidad
de generar datos clínicamente
relevantes de estos dispositivos sin
comprometer la integridad de la
información de la señal. Teniendo en
cuenta el pequeño número de
dispositivos portátiles disponibles en
el nicho de mercado para aplicaciones
de monitoreo de signos vitales y
médicos, vemos un gran potencial en
el diseño y desarrollo de dispositivos
portátiles para el mismo. La mayoría
de los ponibles disponibles en el
mercado pueden ser una opción
inteligente para la población sana que
no recibe servicios, pero puede no ser
útil para las personas que enfrentan
problemas de salud graves, como
trastornos
neurológicos,
neuromusculares o cardíacos. Para
comenzar a diseñar cualquier tipo de
dispositivo biomédico ponible, hay
cuatro
factores
que
deben
considerarse: (i) Las características de
las señales que se medirán, (ii) Los
riesgos médicos para el usuario /
paciente, (iii) El entorno que el
dispositivo se utilizará en, y; (iv) Los
beneficios y costos económicos
asociados con la construcción del
dispositivo [38] (Fig. 9).
¿La señal que se detecta y registra es
confiable? Al plantear esta pregunta,
el diseñador debe evaluar si los datos
se alinean con la anatomía y fisiología
del órgano o tejido que se está
examinando.
Además,
las
características de los instrumentos
utilizados para medir la señal también
deben ser analizadas para garantizar
que se hayan recopilado datos
precisos.
Para convertir los datos sin procesar
en conocimiento utilizable, ¿qué
técnicas de procesamiento de señales
deben aplicarse a la señal?
Dependiendo de la aplicación y la
decisión
informada
necesaria,
necesitaríamos emplear técnicas
inteligentes
de
extracción
de
características de señal que sean
capaces de reducir la dimensionalidad
de la señal, mejorar la visualización y
generar la máxima información
relevante sobre la señal.
3.2. Factores médicos El factor médico
en el diseño de instrumentación se
centra en la interacción entre el
dispositivo y el usuario / paciente. Esto
incluye aspectos como las reacciones
químicas y fisiológicas del cuerpo
humano al dispositivo, los requisitos
de seguridad y cómo el dispositivo
afectará la vida diaria de los pacientes.
Cuando se trata de la seguridad del
consumidor, la elección de los
materiales utilizados para construir
tecnologías portátiles es decisiva.
Esto se debe a que el uso de ciertos
materiales
puede
desencadenar
reacciones alérgicas que pueden
causar dolor e incomodidad. Sin
embargo, el dispositivo portátil se
volvería inútil para un control de salud
prolongado si los pacientes sufren de
conectar el dispositivo a su cuerpo.
Además de esto, el dispositivo
también debe ser discreto para
permitir que el paciente se mueva sin
obstáculos.
3.3. Factores ambientales El propósito
de introducir tecnologías portátiles
para el monitoreo clínico clínico de la
salud es permitir que los médicos
monitoreen a los pacientes de forma
remota en la comodidad de sus
propios hogares. Al implementar esta
tecnología, la carga sobre el sistema
de atención médica se reduciría
significativamente debido a una
hospitalización reducida. se mantiene
y también disminuye el número de
interacciones médico-paciente uno a
uno. Dicho esto, el diseño de un
dispositivo portátil debe ser lo
suficientemente simple e intuitivo para
que
los
pacientes
utilicen
adecuadamente la tecnología sin la
ayuda de un profesional médico
capacitado. Un ejemplo de un
dispositivo de este tipo que satisface
este requisito es el desfibrilador
externo
automático
(DEA),
un
instrumento portátil que se utiliza para
detectar arritmias cardíacas letales y
puede desfibrilar al paciente [27]. El
diseño de un DEA permite a los laicos
con entrenamiento mini-mal aplicar de
manera segura el acolchado del
electrodo y aumentar las posibilidades
de supervivencia para el paciente.
Otro aspecto muy importante que
debe tenerse en cuenta son los
requisitos
de
alimentación
del
dispositivo. Las tecnologías ponibles
descritas en la sección anterior, así
como muchos de los otros ponibles de
consumo en el mercado, funcionan
con baterías de iones de litio (Li-on) y
proporcionan
al
usuario
aproximadamente 10–12 h de uso.
Además, la transmisión inalámbrica de
los datos utiliza protocolos Bluetooth,
lo que permite un bajo consumo de
energía [42].
3.4. Factores económicos Los factores
económicos relacionados con el
diseño de un instrumento incluyen el
costo, la disponibilidad, la garantía y la
compatibilidad con el equipo existente.
Según la base de datos de Vandrico
Inc., que contiene información sobre
las tecnologías portátiles actuales
disponibles en el mercado, el precio
promedio de un dispositivo es de $ 299
USD [3]. Además, muchos de estos
dispositivos se pueden comprar en
línea a través de minoristas como
Amazon.
Como
resultado,
los
dispositivos portátiles de consumo son
asequibles y de fácil acceso. Además,
muchos de los dispositivos están
diseñados para funcionar con varios
otros dispositivos que se ejecutan en
diferentes
sistemas
operativos.
Aunque los factores económicos para
los dispositivos portátiles de consumo
son fáciles de superar, el desarrollo de
dispositivos portátiles para el cuidado
de la salud plantea nuevos obstáculos.
Por ejemplo, un organismo rector,
como la Administración de Drogas y
Alimentos (FDA) en los Estados
Unidos [44], regula todos los
dispositivos médicos, lo que implica un
proceso extenso que requiere mucho
tiempo, dinero y esfuerzo para
garantizar la seguridad y la eficacia de
la dispositivo.
3.5. Otros factores críticos Además de
estos factores genéricos, también
debemos tener en cuenta un factor
importante al diseñar la extracción
robusta práctica de la característica
robusta que significa que, bajo
cualquier condición operativa, el
algoritmo de procesamiento de señal
subyacente en el dispositivo portátil
debe
ser
capaz
de
extraer
características exactamente similares
en comparación con entorno clínico de
contraparte. En otras palabras, un
algoritmo robusto de extracción de
características nos proporcionaría las
mismas
características
independientemente de la fuente de
señal (clínica o ponible) con el sujeto
de prueba que exhibe una actividad
fisiológica
similar.
Al
extraer
información relevante y características
características
de
señales
biomédicas, debemos mantenernos
en tenga en cuenta cuatro criterios: •
Comprensión sólida de la morfología
de la señal • Generación de
características que tienen la máxima
relevancia • Realice una evaluación
por partes para abordar mejor la no
estacionariedad y la no linealidad de la
señal biológica • Las características
extraídas deben ser de naturaleza
escasa De acuerdo con nuestra
revisión y discusión crítica En los
criterios esenciales para el diseño
portátil, como ejemplo, un dispositivo
portátil ideal para la monitorización de
la salud cardíaca en el hogar se vería
como se ilustra en la Figura. 10.4
Diseño práctico de un dispositivo
portátil de monitorización cardíaca
móvil.
Tabla
Incluye métodos invasivos para
recopilar datos. Usar sensores no
invasivos.
Equipos
pesados
y
grandes
Desarrollar dispositivos portátiles
compactos
El monitoreo en tiempo real requiere
una
gran
memoria
Monitoreo
utilizando métodos de detección de
compresión y en la nube
Amplio
cableado
Implemente
protocolos inalámbricos
La adquisición y el almacenamiento de
datos no están estandarizados
Desarrollar protocolos de adquisición
de datos
Datos restringidos solo a hospitales y
médicos. Permite compartir datos con
pacientes.
El diagnóstico de la enfermedad
depende de la experiencia del médico
Implemente algoritmos de análisis de
bioseñal para tomar decisiones
informadas
• Diseño de hardware fácil de usar e
interfaz de software • Compacto,
inalámbrico
(protocolos
IEEE
estandarizados),
preferiblemente
autoalimentado o con batería de larga
duración • Material higiénico no
invasivo, cómodo de llevar y quitar •
Adquisición,
almacenamiento
y
transmisión de señal estandarizados •
Debe mantener la seguridad y
confidencialidad de los datos y la
información personal • Capacidad de
sincronizarse con el servidor de la
nube, los registros de salud y el
médico consultor • Las señales
adquiridas deben ser confiables y
altamente robustas para los artefactos
y las condiciones de operación • El
algoritmo de análisis de señal
subyacente debe ser capaz de
manejar la señal no propiedades de
estacionalidad, no linealidad y
variabilidad • La salida generada por el
algoritmo debe ser interpretable por el
usuario y fácil de entender por los
médicos • Bajo consumo de energía y
memoria, además de la capacidad de
manejar datos de transmisión con un
tiempo de cálculo pequeño • Rentable
Teniendo
en
cuenta
estas
condiciones,
es
muy
posible
desarrollar dispositivos portables
clínicamente relevantes y podría
allanar el camino para un nicho de
mercado especialmente útil. Abordar
varios desafíos planteados por el
diseño portátil en este estudio podría
motivar el desarrollo de soluciones de
monitoreo de signos vitales más
inteligentes.
Con
dispositivos
clínicamente
relevantes,
los
consumidores
podrían
promover
eficientemente un estilo de vida más
saludable junto con contribuir a un
ecosistema de atención médica sólido,
en el que haya una conectividad
inalámbrica perfecta entre el paciente
y el médico, y que la televigilancia de
los pacientes con afecciones crónicas
mejoraría significativamente.
Monitorear las señales biológicas
utilizando dispositivos portátiles para
la prevención de enfermedades y la
salud de los signos vitales es una
dirección novedosa, y podría jugar un
papel fundamental en los sistemas de
salud
de
todo
el
mundo.
Esencialmente, nuestro objetivo es
transferir el tratamiento y la tecnología
hospitalaria a un entorno móvil o
hogareño amigable para las personas,
en el que al usar dispositivos portátiles
inalámbricos y hardware informático
compatible, se puede mantener
fácilmente un seguimiento regular de
los ritmos corporales y vivir un estilo
de vida saludable . El desarrollo de
herramientas
y
aplicaciones
clínicamente relevantes para la
monitorización bioseñal para la
atención domiciliaria es un desafío
importante, y hay muchos obstáculos
que deben cruzarse para permitir la
transición de la tecnología del hospital
al hogar. La siguiente Tabla 4 destaca
algunos desafíos en este proceso y las
posibles
soluciones
para
contrarrestarlos. La intención es
desarrollar aplicaciones más allá de
las medidas convencionales del
cuerpo y proporcionar información
detallada sobre la salud del
consumidor. Por ejemplo, en lugar de
medir solo la presión sanguínea, o los
pasos que se caminaron y las calorías
quemadas correspondientes, un signo
vital práctico usable generaría
información como niveles de estrés
(basados en EEG y / o ECG),
respuesta a la actividad (EMG) y
signos o alertas para neuromuscular o
insuficiencia cardíaca. Estas son solo
ideas hipotéticas, pero definitivamente
podemos trabajar en el desarrollo de
nuevos wearables destinados a la
monitorización
inteligente
de
bioseñales. Según nuestro estudio y
encuesta bibliográfica, nos gustaría
resaltar ciertos criterios que serían
útiles para diseñar dispositivos
portátiles prácticos para el monitoreo
de signos vitales.
[1]
[1]
Y. Athavale and S. Krishnan,
“Biosignal monitoring using
wearables: Observations and
opportunities,” Biomed. Signal
Process. Control, vol. 38, pp.
22–33, 2017, doi:
10.1016/j.bspc.2017.03.011.