TORONTO: Un dispositivo de juego de uso común puede ser un medio económico y eficaz para evaluar las dificultades para caminar de los pacientes con esclerosis múltiple (EM), según ha descubierto un nuevo estudio.
Microsoft Kinect es una cámara tridimensional con sensor de profundidad que se utiliza en actividades de video interactivas como el tenis y el baile. Se puede conectar a una consola de juegos Xbox o a una computadora con Windows.
Investigadores de la Universidad McGill en Canadá probaron si Kinect podía detectar diferencias en la forma de andar de los pacientes con EM en comparación con sujetos sanos.
En la práctica clínica actual, el movimiento de la marcha de los pacientes con EM suele ser evaluado por sus médicos, y las evaluaciones subjetivas pueden sesgar los resultados: dos médicos diferentes pueden dar al mismo paciente evaluaciones diferentes.
El uso de una cámara que detecta el movimiento y algoritmos informáticos que cuantifican los patrones de marcha de los pacientes podría reducir el potencial de error humano, dijeron los investigadores.
Capturaron el movimiento de 10 pacientes con EM y 10 miembros de un grupo de control emparejado por edad y sexo utilizando el dispositivo Kinect. Los pacientes con EM fueron evaluados previamente por anomalías de la marcha utilizando el método clínico tradicional.
Utilizando los datos, los investigadores desarrollaron algoritmos informáticos que cuantificaron las características de la marcha de los pacientes con EM y de las personas sanas.
Descubrieron que las características de la marcha medidas con la cámara Kinect y analizadas con los algoritmos desarrollados eran reproducibles cuando se evaluaban en una visita y eran diferentes entre pacientes con EM y sujetos sanos.
Además, las características de la marcha de los pacientes con EM obtenidas por el algoritmo se correlacionaron con las medidas clínicas de la marcha, dijeron los investigadores.
Los algoritmos pueden definir matemáticamente las características de la marcha en pacientes con EM en diferentes niveles de gravedad, determinando con precisión el nivel de anomalía de la marcha, dijeron.
«Esta herramienta puede ayudar al médico a proporcionar un mejor diagnóstico de la patología de la marcha y se puede utilizar para observar si un medicamento recetado fue efectivo en la marcha del paciente o no», dijo Farnood Gholami de la Universidad McGill.
«Nuestra estructura desarrollada probablemente se pueda usar para otras enfermedades que causan anomalías en la marcha, por ejemplo, la enfermedad de Parkinson», dijo Gholami.
Según Daria Trojan de la Universidad McGill, la herramienta puede ser útil «para evaluar los efectos del tratamiento de ciertas intervenciones, como la rehabilitación o la medicación, y para documentar la progresión de la EM reflejada en el deterioro de la marcha».
También podría ser útil como medida en ensayos clínicos, dijo.
Los resultados fueron publicados en el IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
