Sensor portátil ayuda a los pacientes con ELA a comunicarse

Las personas con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) sufren una disminución gradual de su capacidad para controlar sus músculos. Como resultado, a menudo pierden la capacidad de hablar, lo que dificulta la comunicación con los demás. Un equipo de investigadores ha diseñado un dispositivo elástico similar a la piel que se puede colocar en la cara de un paciente para medir pequeños movimientos como una contracción o una sonrisa. Con este enfoque, los pacientes pueden comunicar una variedad de sentimientos con pequeños movimientos que el dispositivo mide e interpreta.

Los investigadores esperan que el dispositivo permita a los pacientes comunicarse de una manera más natural, sin tener que lidiar con equipos voluminosos. El sensor suave, desechable y portátil es delgado y se puede camuflar con maquillaje para combinar con cualquier tono de piel, lo que lo hace discreto. La versión inicial del dispositivo se probó en dos pacientes con ELA y demostró que podía distinguir con precisión tres expresiones faciales diferentes:sonrisa, boca abierta y labios fruncidos.

El dispositivo consta de cuatro sensores piezoeléctricos incrustados en una fina película de silicona. Los sensores, que están hechos de nitruro de aluminio, pueden detectar la deformación mecánica de la piel y convertirla en un voltaje eléctrico que se puede medir fácilmente. Todos estos componentes son fáciles de producir en masa, por lo que los investigadores estiman que cada dispositivo costaría alrededor de $10.

El equipo utilizó un proceso llamado correlación de imágenes digitales en voluntarios sanos para ayudarlos a seleccionar las ubicaciones más útiles para colocar el sensor. Pintaron un patrón aleatorio de motas en blanco y negro en la cara y luego tomaron muchas imágenes del área con múltiples cámaras mientras los sujetos realizaban movimientos faciales como sonreír, torcer la mejilla o pronunciar la forma de ciertas letras. Las imágenes fueron procesadas por un software que analiza cómo se mueven los pequeños puntos entre sí para determinar la cantidad de tensión experimentada en una sola área.

También utilizaron las medidas de las deformaciones de la piel para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para distinguir entre una sonrisa, la boca abierta y los labios fruncidos. Usando este algoritmo, probaron los dispositivos con dos pacientes con ELA y pudieron lograr una precisión de alrededor del 75 por ciento al distinguir entre estos diferentes movimientos. La tasa de precisión en sujetos sanos fue del 87 por ciento.

Sobre la base de estos movimientos faciales detectables, se podría crear una biblioteca de frases o palabras que correspondan a diferentes combinaciones de movimientos. Técnicamente, se podrían crear miles de mensajes. La información del sensor se envía a una unidad de procesamiento portátil que la analiza utilizando el algoritmo entrenado para distinguir los movimientos faciales. En el prototipo actual, esta unidad está cableada al sensor, pero la conexión también podría hacerse de forma inalámbrica para facilitar su uso.

Además de ayudar a los pacientes a comunicarse, el dispositivo también podría usarse para realizar un seguimiento de la progresión de la enfermedad de un paciente o para medir si los tratamientos que están recibiendo tienen algún efecto.