Seguramente todo nos hemos preguntado alguna vez, ¿cómo será nuestra vejez?, ¿cómo viviremos?, ¿qué podremos hacer y qué no?, etc. Desde el punto de vista biológico, el envejecimiento es la consecuencia de la acumulación de una gran variedad de daños moleculares y celulares. Pero existen enfermedades neurológicas que derivan en pacientes con Alzheimer, que pueden afectar los movimientos físicos, y hacer que el simple hecho de caminar o sentarse pueda provocar ansiedad y agitación.
La investigación “Detección, extracción y clasificación de pose humana en pacientes de Alzheimer”, que cuenta con los aportes de David Castillo Salazar y Julio Cabrera López, Universidad Indoamérica, está dedicada a identificar la estimación de pose “De pie” y/o “Sentado” en pacientes de Alzheimer a partir de imágenes obtenidas en los centros de cuidados para adultos mayores en el cantón Ambato, Ecuador. Posteriormente, esta identificación será usada en una exploración relacionada con las categorías de “deambulando”, “nervioso”, “deprimido”, “desorientado” o “aburrido”.
El propósito de la investigación es entender la estimación desde el contexto computacional, para ello es importante reflejar que el uso de las nuevas tecnologías de la inteligencia artificial ayuda a fortalecer el criterio clínico en el campo de la medicina. Esto se sustenta en los criterios de varios autores.
¿Quiénes participaron en este estudio?
45 personas de ambos sexos, diagnosticadas con Alzheimer, de entre 75 y 89 años de edad.
Los métodos utilizados son la detección de la pose, la extracción de características y la clasificación de pose. Como resultado se identificó el estado “De pie” y “Sentado” con el uso de los algoritmos desarrollados que permiten el adecuado funcionamiento de la estimación de pose.
La tecnología para investigar el Alzheimer
El uso de las tecnologías computacionales tiene diferentes enfoques a la hora de identificar procesos en el contexto clínico. En algunos casos se manifiesta a nivel cognitivo el deterioro en la detección temprana y su adecuado tratamiento. Este proceso está relacionado con la marcha del paciente en secuencias de imágenes RGB y la estimación de pose humana en 3D que permite un análisis correlacional con el uso de algoritmos computacionales.
El éxito de la inteligencia artificial
En otros casos se expresa sobre pacientes con trastornos cognitivos leves, discapacidad que los convertirá en pacientes de Alzheimer. Para esto, tecnologías de inteligencia artificial, en particular la máquina aprendizaje, aplicado a medidas neuropsicológicas puede conducir a una clasificación automática exitosa.
¿Qué es y por qué identificar la pose humana en pacientes con Alzheimer?
La estimación de la pose humana se refiere a los procesos de capturar información utilizada para analizar articulaciones conocidas como puntos clave: codos, muñecas, entre otros, así como movimientos del cuerpo obtenidos por técnicas de visión artificial, utilizando una imagen o una secuencia de imágenes para estimar la configuración de la estructura humana.
En el trabajo mencionado se discuten los principios básicos, simples y efectivos métodos relacionados con la estimación de la pose, es decir, como se identifica en las categorías como red de detección de personas, pose humana red de estimación y red de estimación de flujo y donde los resultados se logran en puntos de referencia.
Los trabajos discutidos en la investigación muestran la importancia y utilidad de los métodos para la detección, extracción y clasificación de la pose humana. En todos ellos se utilizan algoritmos para dar solución a las diferentes situaciones que se presentan en el ser humano, especialmente en los adultos mayores.
La detección de poses es un proceso fundamental porque permite para localizar los puntos clave del cuerpo humano en coordenadas y contextos específicos.
La extracción de características también es relevante porque permite normalizar ciertos puntos clave del cuerpo. La clasificación de poses se basa en una red neuronal y confirma que los procedimientos anteriores son confiables. Además, los resultados obtenidos confirman los estados de “sentado” o “de pie” de acuerdo con los datos de entrada que se evidenció al inicio del proceso.
Fuente consultada:
“Detección, extracción y clasificación de pose humana en pacientes de Alzheimer”, David Castillo Salazar y Julio Rafael Cabrera López, Universidad Indoamérica; Héctor Fernando Gómez Alvarado, Universidad Técnica de Ambato, Laura Lanzarini, Universidad Nacional de la Plata, recuperado en https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-98531-8_5 , con fecha 15 de agosto de 2022.
