Un estudio llevado a cabo por investigadores del Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI) de la ETSI Telecomunicación (ETSIT) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) se marcó como objetivo crear un conjunto de datos para estudios de fragilidad basados en el aprendizaje automático.

Hay que señalar que la fragilidad es un síndrome que afecta a la población mayor y se caracteriza por el declive de la reserva fisiológica y de las funciones físicas y cognitivas. Está correlacionado con la pérdida de masa muscular y debilidad y se asocia con un mayor riesgo de caídas, hospitalización frecuente, o disfunción motora y cognitiva.

Para desarrollar este tipo de modelos se necesita una gran cantidad de datos sobre los que el modelo pueda aprender. Para ello, los investigadores se sirvieron de uno de los estudios más reconocidos sobre envejecimiento que existen, el ELSA (English Longitudinal Study of Ageing), que lleva recopilando datos de personas mayores en Reino Unido desde 2001, y que identifica un fenotipo de fragilidad a través de cinco criterios −pérdida de peso involuntaria, lentitud, fuerza de agarre, nivel de actividad física y agotamiento−, dividiendo así la población en tres categorías: frágiles, prefrágiles y robustos.

Así pues, tras estudiar y procesar estos datos, formularon un modelo que puede dar una estimación del riesgo de fragilidad en un horizonte temporal de dos años. Han particularizado las variables más relevantes y con ellas han desarrollado un cuestionario para realizar a las personas mayores, y obtener así los datos de entradas del modelo. Las preguntas varían entre los ámbitos médico, económico, social y cultural, y no necesitan realizar pruebas ni análisis al paciente. Los datos obtenidos en el estudio se pueden utilizar para obtener el nivel de fragilidad de los ancianos, a través de las arquitecturas de aprendizaje automático para la detección y predicción de fragilidad entrenadas previamente. La consecución de estos modelos forma parte de la integración de la ciencia de datos con la medicina y los hospitales, una herramienta con grandes perspectivas de mejorar la salud de la población. “Uno de los logros conseguidos como resultado del estudio es un espejo inteligente que se instala en casa de personas mayores con el objetivo de ayudarlas en el día a día a contrarrestar el riesgo de fragilidad”, indican los investigadores.

UN TRABAJO COLABORATIVO
Los resultados obtenidos han tenido en cuenta otros grupos de investigación participantes en el proyecto: la Universidad de Castilla la Mancha, que se ocupa del desarrollo de tecnologías ciberfísicas para la gestión de la fragilidad, el Centro de Investigación Biomédica en Red sobre Fragilidad y Envejecimiento Saludable (Ciber), centrado en la promoción de la salud y la prevención mediante la alfabetización en salud, y el departamento de sociología de Universidad Carlos III, que evalúa el impacto de las soluciones del proyecto Miratar en el bienestar de las personas. Este proyecto está financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y por la Unión Europea (NextGenerationEU/ Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia).