Reduciendo la distancia que separa la neurofisiología humana de las máquinas inteligentes.

Para abordar los desafíos actuales en el ámbito de la salud, especialmente en el contexto de nuestra población envejecida, es imperativo que adoptemos enfoques más sofisticados. Los profesionales de la salud ahora tienen acceso a una amplia gama de tecnologías avanzadas destinadas a facilitar el diagnóstico temprano, evaluar el pronóstico y mejorar los resultados de salud de los pacientes. Estas tecnologías incluyen la telemedicina, robots médicos, prótesis motorizadas, exoesqueletos y dispositivos inteligentes impulsados por IA. Sin embargo, es importante señalar que muchas de estas innovaciones todavía se encuentran en las primeras etapas de desarrollo.

La creencia de que el avance de la tecnología puede mejorar significativamente la salud humana es fundamental en la investigación en el campo de las tecnologías de dispositivos médicos. Esta creencia es central en la investigación realizada por el profesor S. Farokh Atashzar, quien se desempeña como director del Laboratorio de Tecnologías Médicas Robóticas e Inteligencia Interactiva (MERIIT) en la Escuela de Ingeniería NYU Tandon.

El profesor Atashzar ocupa cargos como profesor asistente de Ingeniería Eléctrica e Informática e Ingeniería Mecánica y Aeroespacial en NYU Tandon. También es miembro activo de NYU WIRELESS, un consorcio de investigadores dedicado a la vanguardia de la tecnología inalámbrica de próxima generación, así como del Centro de Ciencia y Progreso Urbano (CUSP) de NYU, un centro de investigación centrado en varios aspectos del futuro de la vida urbana.

La investigación del profesor Atashzar está dedicada al desarrollo de sistemas robóticos inteligentes e interactivos, así como dispositivos de asistencia impulsados por IA. Estas innovaciones están diseñadas para mejorar las capacidades sensoriomotoras humanas y permitir que nuestro sistema de atención médica supere las limitaciones naturales, abordando tanto barreras fisiológicas como patológicas.

Detección y rehabilitación de accidentes cerebrovasculares

Los accidentes cerebrovasculares son la principal causa de discapacidades motoras relacionadas con la edad y están volviéndose más frecuentes en poblaciones más jóvenes. Aunque existe un creciente mercado de dispositivos de rehabilitación que afirman acelerar la recuperación, como sistemas de rehabilitación robótica, las recomendaciones sobre cómo y cuándo utilizarlos se basan en gran medida en una evaluación subjetiva de las capacidades sensoriomotoras de los pacientes que los necesitan.

Atashzar está colaborando con John-Ross Rizzo, profesor asociado de Ingeniería Biomédica en NYU Tandon, Ilse Melamid, profesora asociada de medicina de rehabilitación en la Escuela de Medicina de NYU, y el Dr. Ramin Bighamian de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. para diseñar una herramienta de ciencia regulatoria (RST, por sus siglas en inglés) basada en datos de biomarcadores con el fin de mejorar los procesos de revisión de estos dispositivos y determinar la mejor manera de utilizarlos. El equipo está diseñando y validando un biomarcador de recuperación sólido que permitirá crear una RST de rehabilitación post-accidente cerebrovascular sin precedentes, basada en intercambios entre regiones del sistema nervioso central y periférico.

Prevención de recesiones

Atashzar está empleando algoritmos de inteligencia artificial para aplicaciones más allá del tratamiento del accidente cerebrovascular. Como muchos investigadores, su atención se dirigió hacia el evento médico más significativo de la historia reciente: la COVID-19. En medio de la pandemia de COVID-19, los cimientos mismos de la prestación de servicios de salud a nivel global se vieron sacudidos. Los pacientes de COVID-19, propensos a un deterioro rápido y grave, representaron un problema importante para los cuidadores.

Especialmente en los primeros días de la pandemia, cuando nuestro conocimiento sobre el virus era, en el mejor de los casos, incierto, predecir los resultados de los pacientes planteaba un desafío considerable. Pequeños ajustes en los protocolos de admisión tenían el poder de cambiar drásticamente el destino de los pacientes, resaltando la necesidad de un monitoreo constante. A medida que los sistemas de atención médica se veían abrumados por el peso de la pandemia y el temor a la contagio se cernía, los pacientes ambulatorios y los residentes de centros de enfermería eran dirigidos hacia el seguimiento remoto de síntomas a través de la telemedicina. Este enfoque cauteloso buscaba evitarles una exposición innecesaria en el hospital, permitiendo visitas presenciales solo para aquellos con síntomas graves.

Sin embargo, mientras gran parte de la atención de la investigación de la pandemia se centraba en el diagnóstico de la COVID-19, este estudio tomó un enfoque diferente: predecir el deterioro futuro de los pacientes. Los estudios existentes a menudo manejaban una serie de datos de entrada, desde imágenes complejas hasta resultados de laboratorio, pero no aprovechaban los aspectos temporales de los datos. Entra en escena esta investigación, que priorizó la simplicidad y la escalabilidad, apoyándose en datos de fácil recopilación no solo dentro de las instalaciones médicas, sino también en la comodidad de los hogares de los pacientes mediante el uso de dispositivos wearables simples.

La dedicación a la salud humana, a través de la adopción de los últimos avances en bioseñales, robótica y rehabilitación, constituye el núcleo central de la labor constante de Atashzar. Sus enfoques poco convencionales para problemas ancestrales lo convierten en un ejemplo perfecto de la aproximación a la ingeniería que se promueve en la NYU Tandon.

Fuentes: spectrum.ieee.org | farmaciainformativa.com | elespectador.com