Mexicanos crean robot para pacientes con discapacidad motriz

En México, alrededor de 6% de la población vive con alguna discapacidad; porcentaje que representa más de 5 millones de personas, de las cuales 48% (2 millones 880 mil) tiene problemas de movilidad para caminar.

Investigadores de la Universidad del Valle de México crearon robots ayudantes que mejoran la calidad de vida y rehabilitan a pacientes con cuadriplejia. Las Interfaces Humano Máquina -sistemas de asistencia y rehabilitación a través de señales fisiológicas permiten la fabricación de una gorra que controla silla de ruedas y lentes que, a través de movimientos oculares, permitiendo la comunicación de un paciente con cuadriplejia.

Francisco David Pérez Reynoso, doctor del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIIDETEC-UVM) y líder del desarrollo, dijo que estos dispositivos se fabrican por medio del uso de sensores de inteligencia artificial que entrenan la HMI y la máquina para adaptarse a los movimientos de cada paciente y sus características individuales. Los robots no son invasivos y están personalizados de acuerdo con la necesidades de cada persona por su movimiento muscular, ocular o traslados mecánicos.

Pérez Reynoso explicó los principales retos en los avances que existen, es el grado de personalización para aplicar terapia rehabilitadora o para adaptar un sistema de asistencia a las características individuales de los usuarios, de ahí la importancia de este trabajo. Lo anterior permite una disminución de tiempo significativo (un par de semanas en lugar de meses) para la adaptación del robot asistencial, explicó Pérez Reynoso.

Ejemplo de ello, es la fabricación de una silla de ruedas, que consistió en un coche controlado con movimientos de la cabeza y una red neuronal, para posteriormente implementarlo en la silla de ruedas. La red neuronal se entrena de tal forma que entiende los comandos para poder tener el control.

El Dr. Pérez Reynoso destacó que respecto a este trabajo de investigación, recientemente fue publicado su artículo «Reconocimiento de patrones de señales EMG mediante aprendizaje automático para el control de un robot manipulador», por la revista internacional de divulgación científica y tecnológica Sensors.