Abstract:
Todo ser humano es capaz de regular sus movimientos a voluntad, ya que el cerebro emite impulsos nerviosos a todos los órganos y músculos del cuerpo, pero a nivel mundial hay más de 10 millones de personas que poseen anomalías neurológicas, ocasionándoles temblores involuntarios en distintas extremidades del cuerpo, los cuales se derivan de una enfermedad que fue descrita en el año de 1817 por el neurólogo inglés Dr. James Parkinson.
Actualmente, la mayoría de las valoraciones médicas que se realizan a los pacientes diagnosticados con mal de Parkinson son del tipo subjetivas, ya que están basadas en evaluaciones que engloban una serie de características que son estimadas mediante la apreciación del médico, lo cual genera un problema de precisión al momento de dar resultados que estén orientados al seguimiento de la enfermedad, ya que dependen totalmente de una percepción visual [2], sin embargo, gracias a los avances tecnológicos es posible mejorar las métricas actuales que son comúnmente utilizadas para determinar dichos estados, consiguiendo una mejor diagnosis del paciente.
Basándose en la Escala Unificada para la Evaluación de la Enfermedad de Parkinson (MDS-UPDRS por sus siglas en inglés)[6], éste proyecto de investigación propone un modelo basado en lógica difusa capaz de cuantificar el estado de una persona con dicha enfermedad, aplicando conceptos de cinemática a las señales obtenidas mediante Sensores de Movimiento Inercial (IMU por sus siglas en inglés) y calculando atributos particulares como la amplitud o frecuencia de sus temblores durante la exploración motora.
