La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación ha puesto en marcha un innovador proyecto de investigación liderado por el grupo ASIA (Avances en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones) de la Universidad de Jaén (UJA). Este sistema 'inteligente' está diseñado para medir de manera objetiva si los pacientes con diabetes tipo 2 están cumpliendo con las pautas médicas establecidas por sus doctores. Actualmente, el proyecto se encuentra en fase piloto y utiliza una combinación de sensores instalados en los hogares y técnicas de inteligencia artificial para convertir la rutina diaria del paciente, como su presencia en diferentes habitaciones o el número de pasos que da, en datos clínicos valiosos.
Gracias a esta iniciativa, los médicos podrán acceder a una plataforma web desarrollada por el equipo investigador para evaluar en tiempo real el grado de cumplimiento de las pautas terapéuticas, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas. “Cuando un paciente llega con niveles descontrolados de azúcar, el profesional puede distinguir mejor si el problema se debe a la medicación o a una falta de adherencia a los hábitos saludables”, señala Macarena Espinilla, investigadora de la UJA.
El propósito fundamental del sistema es proporcionar a los profesionales sanitarios información fiable y actualizada sobre diversos aspectos del tratamiento del paciente: desde la ingesta de medicación hasta la actividad física, los horarios de sueño y la regularidad en la alimentación. “La medicación es solo una parte del tratamiento en enfermedades crónicas como la diabetes tipo 2. El ejercicio, el descanso o la regularidad en las comidas influyen directamente en el control de la glucosa”, añade Espinilla.
Hasta ahora, el seguimiento de estos hábitos dependía principalmente del relato que hacía cada paciente durante las consultas. Sin embargo, este nuevo sistema transforma esos comportamientos cotidianos en indicadores medibles y objetivos.
El estudio ha sido publicado recientemente en la revista Applied Sciences, bajo el título Understanding Patient Adherence Through Sensor Data: An Integrated Approach to Chronic Disease Management. Se llevó a cabo con ocho personas mayores de 65 años diagnosticadas con diabetes tipo 2 en Cabra (Córdoba), contando con la colaboración del investigador Jesús González Lama.
Cada participante firmó un “contrato terapéutico” donde se definieron pautas específicas sobre horarios para la medicación, ejercicio físico, descanso e higiene. A partir de este acuerdo, los investigadores realizaron entrevistas para comprender mejor los hábitos y procedieron a instalar diversos sensores en sus hogares. Algunos dispositivos detectaban simplemente si había alguien presente en una habitación, mientras que otros registraban acciones como abrir armarios o puertas. Todo esto se realizó sin cámaras ni intrusiones en la vida privada; “es importante señalar que estos dispositivos no grababan imágenes ni sonido: sólo señales básicas como la apertura de una puerta o la presencia en una estancia”, aclara Espinilla.
A cada paciente se le proporcionó también una pulsera inteligente que registraba datos como pasos diarios, periodos activos y horas de sueño. Además, este dispositivo permitía identificar otras actividades dentro del hogar que no correspondían al paciente monitorizado. De esta forma, si otra persona abría una puerta o entraba sin llevar puesta la pulsera, esos datos eran descartados para evitar confusiones.
A través de un sistema informático basado en inteligencia artificial, toda esta información fue combinada y transformada en indicadores que reflejan el cumplimiento terapéutico. Así, acciones cotidianas podían ser utilizadas por los médicos para evaluar si los pacientes estaban siguiendo las pautas acordadas. Por ejemplo, si un sensor indicaba que el paciente estaba presente en la cocina y otros sensores se activaban al abrir el frigorífico o al detectar vibraciones relacionadas con cocinar, esto indicaba que estaba preparando su comida.
Finalmente, el sistema comparaba las rutinas reales con lo estipulado en el contrato terapéutico. Si un paciente cumplía con sus horarios de medicación y mantenía niveles adecuados de actividad física y descanso, este cumplimiento era traducido numéricamente por la inteligencia artificial. “Es como darle una nota numérica a las acciones diarias”, explica Espinilla.
Toda esta información es presentada en tiempo real mediante informes accesibles para los médicos, quienes pueden analizar patrones y detectar desviaciones respecto al tratamiento establecido. Esto les permite basar sus decisiones no solo en lo que relata el paciente sino también en datos objetivos sobre su adherencia al tratamiento.
Los expertos han indicado que durante esta primera experiencia piloto se utilizaron sensores comerciales; por ello, uno de los próximos objetivos del grupo ASIA será mejorar el diseño del sistema para garantizar su adaptabilidad y sostenibilidad a largo plazo. También buscarán obtener certificaciones técnicas necesarias y probar el prototipo en más hospitales y entornos clínicos ampliados.
Este proyecto cuenta con financiación no solo por parte de la Consejería de Universidad sino también mediante recursos del Programa FEDER Andalucía 2021–2027 y otros organismos estatales relacionados con ciencia e innovación.