VIRTUALIZACIÓN | Noticias | 10 MAY 2018

IoT acerca la rehabilitación física a distancia a las personas con discapacidad mediante sensores

Tags: Sanidad IoT
La empresa española Libelium está colaborando con el holding mexicano Kinnov dedicado a los servicios relacionados con la fisioterapia a través de la educación, rehabilitación clínica, innovación y desarrollo, mediante la aplicación de MySignals en un proyecto que analiza los parámetros biométricos necesarios para el proceso fisioterapéutico.
Mysignal
I.Campo

La empresa mejicana Kinnov, desarrolla innovación tecnológica y comercializa equipos para la Rehabilitación Física y el cuidado de la salud. El área de innovación es transversal a todo el grupo empresarial y en ella se desarrollan nuevas tecnologías para el desarrollo del resto de otras áreas. Según explica su responsable, Erik Díaz, en Kinnov descubrieron la existencia de MySignals gracias a la actividad de vigilancia tecnológica que sus profesionales realizan, “buscábamos dispositivos IoT aplicados a la salud con el objetivo de llevar la rehabilitación a clínicas sociales en lugares de difícil acceso a los servicios sanitarios”, dice.

El objetivo de Kinnov con este proyecto es aumentar la cobertura de servicio que ofrecen los fisioterapeutas y hacer más eficiente el uso de la medicina a distancia, “nos resulta muy útil que los datos de los sensores de MySignals se puedan descargar a través de la API al expediente médico directo del paciente” explica. El equipo de investigación de Kinnov está utilizando actualmente MySignals en un proyecto en el que también intervienen otros sensores que son precisos para el proceso fisioterapéutico. 

El equipo usa MySignals con pacientes que reciben tratamientos fisioterapéutico. Para ello utilizan diferentes sensores de MySignals evaluando los resultados de cuatro áreas de rehabilitación: Deportiva, Ortopédica, Pulmonar y Neurológica. La investigación se realiza sobre un grupo de 175 pacientes: 50 del área deportiva para analizar patologías relacionadas con esguince de tobillo; 50 del área ortopédica para analizar la mejora del rendimiento en futbolistas universitarios; 50 pacientes del área pulmonar con EPOC (Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica); y 25 pacientes del área neurológica con Parálisis Cerebral Espástica. 

Con esta investigación se pretende llegar a la conclusión de cuáles son los sensores que agregan valor para el diagnóstico clínico del paciente. 



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