{"id":2697,"date":"2018-01-29T07:01:06","date_gmt":"2018-01-29T05:01:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/?p=2697"},"modified":"2018-01-29T11:58:26","modified_gmt":"2018-01-29T09:58:26","slug":"simulan-con-exito-un-sistema-de-prediccion-de-migranas-en-tiempo-real-upm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/simulan-con-exito-un-sistema-de-prediccion-de-migranas-en-tiempo-real-upm\/","title":{"rendered":"Simulan con \u00e9xito un sistema de predicci\u00f3n de migra\u00f1as en tiempo real – UPM"},"content":{"rendered":"

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Investigadores de la UPM, en colaboraci\u00f3n con la UCM y el Hospital Universitario de la Princesa, han logrado simular un sistema que permite alertar a pacientes de la llegada de una crisis de migra\u00f1a en tiempo real. Seg\u00fan los resultados de la simulaci\u00f3n, la fiabilidad del sistema es superior al 75%.<\/strong><\/p>\n

Con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los pacientes de migra\u00f1as<\/strong>, un equipo del que forman parte investigadores del Center for Computational Simulation<\/a> (CCS) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), est\u00e1 trabajando en un proyecto para conseguir desarrollar un dispositivo wearable capaz de predecir y alertar de la llegada del dolor<\/strong> que suponen estas crisis. En un reciente art\u00edculo publicado con investigadores de la Universidad Complutense de Madrid<\/a> (UCM) han probado en un entorno de simulaci\u00f3n la efectividad de un sistema de predicci\u00f3n y alerta temprana en tiempo real, con una fiabilidad de m\u00e1s del 75% en tiempos promedio de 25 minutos. Esto sienta las bases para el desarrollo de un futuro dispositivo hardware que monitorice las variables biom\u00e9dicas de los pacientes y alerte de forma efectiva de la llegada de una de estas crisis.<\/p>\n

La migra\u00f1a es una enfermedad neurol\u00f3gica altamente prevalente e incapacitante<\/strong>. Afecta a entre un 12 y un 15% de la poblaci\u00f3n empeorando su calidad de vida y dificultando la relaci\u00f3n con su entorno social y laboral. En Europa esta enfermedad supone grandes gastos tanto a entidades p\u00fablicas como a privadas. La toma anticipada del medicamento podr\u00eda evitar el dolor, mejorando as\u00ed la calidad de vida de los pacientes adem\u00e1s de ahorrar costes econ\u00f3micos a la sociedad, pero para ello es indispensable una predicci\u00f3n objetiva del momento en el que aparecen las crisis.<\/p>\n

Un equipo de investigadores del Center for Computational Simulation de la UPM trabaja desde hace unos a\u00f1os con la UCM en una metodolog\u00eda de procesamiento para el desarrollo de un modelado predictivo de crisis de migra\u00f1as. Recientemente, en colaboraci\u00f3n con la Unidad de Cefaleas del Hospital Universitario de la Princesa de Madrid<\/a>, han conseguido desarrollar en entorno simulado un sistema de predicci\u00f3n de una crisis de migra\u00f1a en tiempo real con una fiabilidad de m\u00e1s del 75%<\/strong> en tiempos promedio de 25 minutos, tiempo suficiente para actuar y evitar -o reducir- el dolor de la crisis. En opini\u00f3n de Josu\u00e9 Pag\u00e1n, uno de los investigadores del estudio, \u201cesto supone un paso m\u00e1s hacia la implementaci\u00f3n final de un dispositivo comercial que ayude a los pacientes a mejorar su calidad de vida<\/em>\u201d.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el trabajo ha abordado la repercusi\u00f3n econ\u00f3mica, tanto a nivel energ\u00e9tico como asistencial, que tendr\u00eda la implantaci\u00f3n de este sistema ante un hipot\u00e9tico despliegue en Europa<\/strong>. Cuando un paciente que sufre de migra\u00f1as es monitorizado, sus datos pueden procesarse bien en el propio sensor de adquisici\u00f3n de variables biom\u00e9dicas, o bien en su tel\u00e9fono m\u00f3vil o en un centro de datos. D\u00f3nde y cu\u00e1ndo se procesen estos datos tendr\u00e1 un coste diferente que el nuevo sistema es capaz de optimizar en cada momento decidiendo – seg\u00fan las condiciones de la red, la bater\u00eda en el tel\u00e9fono m\u00f3vil, etc. – d\u00f3nde es m\u00e1s barato energ\u00e9ticamente que se lleve a cabo el procesado. El sistema ha sido optimizado para un despliegue en un 2% de la poblaci\u00f3n de migra\u00f1osos de Europa y teniendo en cuenta la fiabilidad de los modelos de predicci\u00f3n y los costes de la energ\u00eda el\u00e9ctrica dom\u00e9stica (para la carga de los dispositivos de monitorizaci\u00f3n y tel\u00e9fonos inteligentes) e industrial (que alimenta a los centros de datos). Los resultados muestran que los ahorros promedio que se pueden conseguir podr\u00edan llegar a los 288 millones de euros en el \u00e1mbito energ\u00e9tico, adem\u00e1s de los 1272 millones de euros gracias a los beneficios de la predicci\u00f3n de migra\u00f1a.<\/p>\n

Este trabajo fue nominado a mejor art\u00edculo en la pasada Summer Simulation Conference celebrada en Seattle (EEUU).<\/p>\n

Fuente:\u00a0http:\/\/www.upm.es\/<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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