Desarrollo de un dispositivo electrónico portable para la telerehabilitación de articulaciones mayores y de un modelo de machine learning para predecir el tiempo de recuperación de los arcos de movilidad.


Abstract:

La telerehabilitación aplicada a la terapia física es una herramienta tecnológica que permite a los pacientes complementar su recuperación con ejercicios ambulatorios desde su domicilio. Los pacientes que han sufrido un traumatismo con afectación a las articulaciones mayores, o aquellos sometidos a intervenciones quirúrgicas traumatológicas, requieren como parte importante de su tratamiento y recuperación realizar una adecuada rehabilitación articular, la misma que involucra ejercicios y movimientos que el paciente debe realizar bajo la guía de un especialista. El presente trabajo plantea la construcción de un dispositivo electrónico portable como asistente médico para la telerehabilitación de articulaciones mayores y un modelo de Machine Learning para predecir el tiempo de recuperación de los arcos de movilidad mediante la ejecución y control de ejercicios. Para la gestión y monitoreo de los pacientes por parte del terapista físico, se creó una aplicación web sobre una instancia EC2 de AWS y un servidor LAMP. Para el desarrollo del dispositivo electrónico se utilizó un microcontrolador Lolin Wemos mini, un sensor IMU MPU6050 para monitorizar los ángulos de inclinación, un reproductor MP3 DFPlayer para guiar al paciente durante la sesión de terapia y un módulo TP4056 que controla la carga eléctrica de la batería. Para la construcción del modelo de pbkp_redicción se utilizó un algoritmo de regresión lineal múltiple y el método de validación cruzada como métrica para la evaluación. Los resultados obtenidos muestran que 90% de los pacientes presentan conformidad y pbkp_redisposición para seguir su tratamiento de rehabilitación utilizando el dispositivo electrónico, así como la aceptación del 100% de los terapistas físicos de la funcionalidad de la plataforma WEB. El R2 que se obtuvo del modelo de regresión lineal múltiple fue 0.86 para la pbkp_redicción del total de sesiones que el paciente debería realizar para recuperar el arco de movilidad.

Año de publicación:

2022

Keywords:

  • ARO DE MOVILIDAD
  • TELEREHABILITACIÓN
  • Terapia Fisica
  • ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Master Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Ingeniería electrónica

Áreas temáticas:

  • Enfermedades
  • Física aplicada
  • Medicina y salud