Plantilla inteligente inalámbrica y autoalimentada mejora el control de la salud personal

Millones de personas enfrentan dificultades con funciones ambulatorias, como caminar, correr y subir escaleras. Aunque en los últimos años ha crecido el interés por desarrollar sistemas portátiles de presión basados en plantillas, muchos prototipos anteriores presentaban problemas como energía limitada y un rendimiento inestable. Ahora, un nuevo sistema de plantillas inteligentes que monitoriza la marcha en tiempo real podría ofrecer una solución para mejorar la postura y proporcionar alertas tempranas de afecciones que van desde la fascitis plantar hasta la enfermedad de Parkinson.

Este nuevo sistema, desarrollado por investigadores de la Universidad Estatal de Ohio (Columbus, OH, EUA), utiliza 22 pequeños sensores de presión y se alimenta mediante diminutos paneles solares colocados en la parte superior del calzado. Proporciona un seguimiento de la salud en tiempo real basado en los patrones de marcha de cada persona, los cuales son tan únicos como una huella dactilar. Los datos recopilados se transmiten vía Bluetooth a un teléfono inteligente para su análisis rápido y detallado, según se describe en el estudio publicado en la revista Science Advances.

Para superar las limitaciones de diseños anteriores, el equipo de investigación de OSU se aseguró de que el sistema fuera duradero, ofreciera alta precisión en la recopilación y análisis de datos, y contara con una fuente de energía confiable. El sistema también incorpora inteligencia artificial (IA) a través de un modelo avanzado de aprendizaje automático, lo que permite que el dispositivo reconozca ocho estados de movimiento diferentes, desde posturas estáticas como estar sentado o de pie hasta movimientos dinámicos como correr o ponerse en cuclillas.

Además, los materiales de las plantillas son flexibles y seguros, similares a los que se encuentran en los relojes inteligentes, lo que reduce el riesgo de uso continuo del dispositivo. Una vez que las células solares captan la luz solar, la energía se almacena en pequeñas baterías de litio, inocuas y que no interfieren con las actividades diarias. Al distribuir los sensores desde los dedos hasta el talón, los investigadores pueden registrar la presión ejercida en diferentes partes del pie durante actividades como caminar o correr. Al caminar, la presión se aplica secuencialmente desde el talón hasta los dedos, mientras que al correr, la mayoría de los sensores la experimentan simultáneamente. Además, caminar genera presión durante aproximadamente la mitad del tiempo total, mientras que correr solo la aplica durante una cuarta parte.

En el ámbito sanitario, las plantillas inteligentes podrían facilitar el análisis de la marcha para detectar signos tempranos de afecciones relacionadas con la presión en el pie, como úlceras diabéticas, trastornos musculoesqueléticos como la fascitis plantar y enfermedades neurológicas como el Parkinson. El sistema también utiliza aprendizaje automático para clasificar diversos tipos de movimiento, lo que ofrece oportunidades para una gestión personalizada de la salud, incluyendo la corrección postural en tiempo real, la prevención de lesiones y la monitorización de la rehabilitación. Los investigadores también ven potencial para el entrenamiento físico personalizado con esta tecnología.

Según el estudio, las plantillas inteligentes no mostraron una degradación significativa del rendimiento tras someterse a 180.000 ciclos de compresión y descompresión, lo que demuestra su durabilidad a largo plazo. Los investigadores prevén que esta tecnología probablemente esté disponible comercialmente en los próximos tres a cinco años. Los avances futuros se centrarán en mejorar las capacidades de reconocimiento de gestos del sistema, que se optimizarán mediante pruebas adicionales en poblaciones más diversas.

“Nuestros cuerpos almacenan mucha información útil de la que ni siquiera somos conscientes”, afirmó Jinghua Li, coautora del estudio y profesora asistente de ciencia e ingeniería de materiales en la Universidad Estatal de Ohio. “Estos estados también cambian con el tiempo, por lo que nuestro objetivo es utilizar la electrónica para extraer y decodificar esas señales y fomentar mejores controles de autocuidado. Nuestro dispositivo es innovador por su alta resolución, detección espacial, capacidad de autoalimentación y su integración con algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, creemos que esta investigación puede avanzar aún más gracias a los éxitos pioneros en este campo”.

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