Impacto de IoT en la prevención, asistencia, detección y rehabilitación de pacientes con deterioro cognitivo: una revisión

  • Santiago Murillo Rendón Universidad Autónoma de Manizales
  • Carolina Márquez Narváez Universidad Autónoma de Manizales https://orcid.org/0000-0002-2716-844X
  • Belarmino Segura Giraldo Universidad Autónoma de Manizales
Palabras clave: Deterioro cognitivo, internet de las cosas

Resumen

En este artículo se presenta una revisión del estado del arte relacionado con el impacto que el desarrollo de dispositivos inteligentes, en el marco del Internet de las Cosas, ha tenido en el diagnóstico y rehabilitación de pacientes con deterioro cognitivo. Se hizo una revisión de artículos, obtenidos de los principales sistemas de bases de datos como IEEEXplore, SCOPUS, Springer Link y NCBI. Fue posible, a partir de esta revisión, reflexionar sobre el envejecimiento de la población adulta a nivel mundial y determinar, que por ende, es necesario crear herramientas, que permitan asistir a estos pacientes en su vida cotidiana. Puede destacarse además la motivación actual por el diagnóstico temprano de patologías como el Alzheimer y la demencia, esto con el fin de llevar a cabo terapias preventivas para evitar un deterioro cognitivo a largo plazo. Se destaca que son muchas las posibilidades para la investigación y el desarrollo de software y dispositivos inteligentes que incorporen los lineamientos de IoT para contribuir con la detección y tratamiento de estos pacientes.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Biografía del autor

Santiago Murillo Rendón, Universidad Autónoma de Manizales

(Nació en Manizales, Colombia en 1987), es Ingeniero Electrónico y Magister en Ingeniería – Automatización Industrial de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales. Actualmente se desempeña como docente en el departamento de Ciencias Computacionales de la Universidad Autónoma de Manizales y es estudiante del doctorado en Ciencias Cognitivas de la misma Universidad. Sus principales intereses en investigación son el procesamiento digital de señales, el Reconocimiento de Patrones, la Inteligencia Artificial, la Teleasistencia y el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido.

Carolina Márquez Narváez, Universidad Autónoma de Manizales

Tecnóloga en desarrollo de sistemas de información y especialista tecnológica en desarrollo para aplicaciones móviles del SENA, Ingeniera de Sistemas de la Universidad Autónoma de Manizales. Actualmente se desempeña como Joven Investigador de COLCIENCIAS en el desarrollo de Objetos de Aprendizaje. Sus intereses en investigación giran en torno a la Inteligencia Artificial y la producción de software educativo.

Belarmino Segura Giraldo, Universidad Autónoma de Manizales

Ingeniero electricista, especialista en educación, Magister en Ciencias Físicas y Doctor en Ingeniería-Línea Automática de la Universidad Nacional de Colombia, actualmente se desempeña como docente en el departamento de Electrónica y Automática de la Universidad Autónoma de Manizales. Sus principales intereses de investigación son el procesamiento digital de registros, la espectroscopia, la física del plasma, entre otros.

Citas

R. C. Petersen, «Mild cognitive impairment as a diagnostic entity,» Journal of Internal Medicine, 2004.

A. X. Pereiro, O. Radaban y D. Facal, «Attentional control in amnestic MCI subtypes: insights from a Simon task,» Neuropsychology, 2013.

M. Edwards, L. Hynan, E. Suen, J. Smith y R. Huebin, «Molecular Neuropsychology for the Detection of Amnestic and Non-Amnestic Mild Cognitive Impairment.,» Arch Clin Neuropsychol, 2014.

L. D. Baker, L. L. Frank y K. Foster-Shubert, «Effects of aerobic exercise on mild cognitive impairment: A controlled trial,» Archives of Neurology, pp. 71-79, 2010.

P. J. Nestor, P. Scheltens y J. R. Hodges, «Advances in early detection of Alzheimer disease,» Nature Reviews Neuroscience, 2004.

C. A. De Jager, A. Claire, M. C. Schrijnemaekers, E. M. Honey y M. M. Budge, «Detection of MCI in the clinic: evaluation of the sensitivity and specificity of a computerised test battery, the Hopkins Verbal Learning Test and the MMSE,» Age and Ageing, 2009.

C. Wu, P. Dagg y C. Molgat, «A pilot study to measure cognitive impairment in patients with severe schizophrenia with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Schizophrenia Research,» Elsevier, 2014.

H. Chertkow, Z. Nasreddine, Y. Joanette, V. Drolet, J. Kirk, F. Massoud y S. Be, «Mild cognitive impairment and cognitive impairment, no dementia: Part A, concept and diagnosis,» Alzheimer’s & Dementia, 2007.

A. Riahi, E. Natalizio, Y. Challal, N. Mitton y A. Iera, «A systemic and cognitive approach for IoT security,» 2014.

N. Bari, G. Mani y S. Berkovich, «Internet of Things as a Methodological Concept,» 2013.

G. Smith, «Everyday technologies across the continuum of dementia care,» 2013.

S. GE, K. H. P, R. Y. K, R. F. Ruff, H. W. Kennison, E. M. Mahncke y Z. EM, A cognitive training program based on principles of brain plasticity: results from the Improvement in Memory with Plasticitybased Adaptive Cognitive Training (IMPACT) study., pp. --.

E. M. Zelinski, L. M. Spina, K. Yaffe, R. Ruff, R. F. Kennison, H. W. Mahncke y G. E. Smith, «Improvement in Memory with PlasticityBased Adaptive Cognitive Training: Results of the 3-Month FollowUp,» Journal of the American Geriatrics Society, vol. 59, nº 2, pp. 258-265, 2011.

K. AM, A. L. Parisi, G. W. Gross y R. GW, Computerized cognitive training with older adults: a systematic review., pp. --.

P. D. CUNHA, «Cognitive training with video games to improve driving skills and driving safety among older adults,» 2007.

A. C. Seabra, «Cognitive effects of video games on old people,» International Journal on Disability and Human Development, vol. 10, nº 1, pp. 55-58, 2011.

D. E. Barnes, K. Yaffe, N. Belfor, W. J. Jagust, C. DeCarli, B. R. Reed y J. H. Kramer, «Computer-based cognitive training for mild cognitive impairment: results from a pilot randomized, controlled trial,» Alzheimer disease and associated disorders, vol. 23, nº 3, p. 205, 2009.

M. Otake, M. Kato, T. Takagi y H. Asama, «Development of coimagination method towards cognitive enhancement via image based interactive communication,» 2009.

C. Wu, P. Dagga y C. Molgat, «A pilot study to measure cognitive impairment in patients with severe schizophrenia with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA),» Schizophrenia Research, 2014.

A. Celeste , A. De Jager y A. C. SCHRIJNEMA, «Detection of MCI in the clinic: evaluation of the sensitivity and specificity of a computerised test battery, the Hopkins Verbal Learning Test and the MMSE,» Age and Ageing, 2009.

A. Égerházi, R. Berecz, E. Bartók y I. Degrell, «Automated Neuropsychological Test Battery (CANTAB) in mild cognitive impairment and in Alzheimer’s disease,» Progress in NeuroPsychopharmacology and Biological Psychiatry , vol. 31, nº 3, pp. 746-751, 2007.

C. Davatzikosa, P. Bhatta, L. M. Shaw, K. N. Batmanghelich y K. S. Trojanowski, «Prediction of MCI to AD conversion, via MRI, CSF biomarkers, and pattern classification,» Neurobiology of Aging, 2011.

P. R. Raamanaa, W. Wenb, N. A. Kochan, H. Brodaty, P. S. Sachdev, L. Wang y M. F. Beg, «Novel ThickNet features for the discrimination of amnestic MCI subtypes,» NeuroImage: Clinical, 2014.

Y. Sun, S. Lv y Y. Tang, «Construction and Application of Bayesian Network in Early Diagnosis of Alzheimer Disease’s System,» 2007.

S. Liu, S. Liu, W. Cai, S. Pujol, R. Kikinis y D. Feng, «Early diagnosis of Alzheimer’s disease with deep learning,» 2014.

S. G. Costafreda, I. D. Dinov, Z. Tu, Y. Shi, C.-Y. Liu, I. Kloszewska, P. Mecocci, H. Soininen, M. Tsolaki, B. Vellas, L.-O. Wahlund, C. Spenger, A. W. Toga, S. Lovestone y A. Simmons, «Automated hippocampal shape analysis predicts the onset of dementia in mild cognitive impairment,» NeuroImage , vol. 56, nº 1, pp. 212-219, 2011.

R. Elshafey, O. Hassanien, M. Khalil, M. R. Allah, S. Saad, M. Baghdadi y M. E. Zayady, «Hippocampus, caudate nucleus and entorhinal cortex volumetric {MRI} measurements in discrimination between Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and normal aging,» The Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine , vol. 45, nº 2, pp. 511-518, 2014.

J. Pacheco, J. O. Goh, M. A. Kraut, L. Ferrucci y S. M. Resnick, «Greater cortical thinning in normal older adults predicts later cognitive impairment,» Neurobiology of Aging , vol. 36, nº 2, pp. 903-908, 2015.

Y. Cui, W. Wen, D. M. Lipnicki, M. F. Beg, J. S. Jin, S. Luo, W. Zhu, N. A. Kochan, S. Reppermund, L. Zhuang, P. R. Raamana, T. Liu, J. N. Trollor, L. Wang, H. Brodaty y P. S. Sachdev, «Automated detection of amnestic mild cognitive impairment in communitydwelling elderly adults: A combined spatial atrophy and white matter alteration approach,» NeuroImage , vol. 59, nº 2, pp. 1209-1217, 2012.

C. Aguilar, E. Westman, J.-S. Muehlboeck, P. Mecocci, B. Vellas, M. Tsolaki, I. Kloszewska, H. Soininen, S. Lovestone, C. Spenger, A. Simmons y L.-O. Wahlund, «Different multivariate techniques for automated classification of {MRI} data in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment,» Psychiatry Research: Neuroimaging , vol. 212, nº 2, pp. 89-98, 2013.

J. Kim y J.-H. Lee, «Integration of structural and functional magnetic resonance imaging improves mild cognitive impairment detection,» Magnetic Resonance Imaging , vol. 31, nº 5, pp. 718-732, 2013.

E. Westman, A. Simmons, Y. Zhang, J.-S. Muehlboeck, C. Tunnard, Y. Liu, L. Collins, A. Evans, P. Mecocci, B. Vellas, M. Tsolaki, I. KÅ‚oszewska, H. Soininen, S. Lovestone, C. Spenger y L.-O. Wahlund, «Multivariate analysis of {MRI} data for Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment and healthy controls,» NeuroImage , vol. 54, nº 2, pp. 1178-1187, 2011.

W. Yang y F. He, «Automated classification of positron emission tomography images with mild cognitive impairment based on voxel of interest and neuropsychological test results,» 2013.

S.-C. Yeh, C.-F. Tsai, Y.-C. Chen y A. Rizzo, «An innovative virtual reality system for mild cognitive impairment: Diagnosis and evaluation,» 2012.

E. Guerrero, J. C. Nieves y H. Lindg, «ALI: An assisted living system for persons with mild cognitive impairment,» Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2013.

J. Pineau, M. Montemerlo, M. Pollack, N. Roy y S. Thrun, «Towards robotic assistants in nursing homes: Challenges and results,» Information Technol. Biomedicine, 2003.

A. M. Seelye, M. Schmitter-Edgecombe, B. Das y D. J. Cook, «Application of Cognitive Rehabilitation Theory to the Development of Smart Prompting Technologies,» IEEE Reviews in biomedical engineering, vol. 5, 2012.

Y.-J. Chang, Y.-Y. Chu, C.-N. Chen y T.-Y. Wang, «Mobile computing for indoor wayfinding based on bluetooth sensors for individuals with cognitive impairments,» 2008.

S. Fickas, M. Sohlberg y P.-F. Hung, «Route-following assistance for travelers with cognitive impairments: A comparison of four prompt modes,» International Journal of Human-Computer Studies , vol. 66, nº 12, pp. 876-888, 2008.

P. Koldrack, M. Luplow, T. Kirste y S. Teipel, «Cognitive assistance to support social integration in Alzheimer’s disease,» Geriatric Mental Health Care , vol. 1, nº 2, pp. 39-45, 2013.

M. Avvenuti, C. Baker, J. Light, D. Tulpan y A. Vecchio, «Nonintrusive Patient Monitoring of Alzheimer’s Disease Subjects Using Wireless Sensor Networks,» 2009.

C. Cooper, R. Ly, C. Lyketsos y G. Livingston, «A systematic review of treatments for Mild Cognitive Impairment,» Br J Psychiatry, 2013.

L. Clare, B. A. Wilson, G. Carter, I. Roth y J. R. Hodges, «Relearning face-name associations in early Alzheimer’s disease,» Neuropsychology, 2002.

L. A. Ehlhardt, M. M. Sohlberg, A. Glang y R. Albin, «TEACH-M: A pilot study evaluating an instructional sequence for persons with impaired memory and executive functions,» Brain Injury, 2005.

M. Bourgeois, . C. Camp, M. Rose, B. White y M. Malone, «A comparison of training strategies to enhance use of external aids by persons with dementia.,» Elsevier, 2003.

L. Clare y B. A. Wilson, «Memory Rehabilitation Techniques for People with Early-Stage Dementia,» Zeitschrift für Gerontopsychologie & -psychiatrie, 2004.

A. K. Troyer, K. J. Murphy, N. D. Anderson, M. Moscovitch y F. Craik, «Changing everyday memory behaviour in amnestic mild cognitive impairment,» Neuropsychological, 2008.

F. Massouda, S. Bellevilleb, H. Bergman, J. Kirk, H. Chertkow, Z. Nasreddine, Y. Joanette y M. Freedman, «Mild cognitive impairment and cognitive impairment, no dementia: Part B, therapy,» Alzheimer’s & Dementia, 2007.

P. Kaushik, S. Intille y K. Larson, «User-adaptive reminders for homebased medical tasks. A case study,» Methods Inform. Medicine, 2008.

W. Robinson, A. Syed, A. Akhlaghi y T. Deng, «Pattern Discovery of User Interface Sequencing by Rehabilitation Clients with Cognitive Impairments,» 2012.

G. H. Kwon, L. Kim y S. Park, «Development of a cognitive assessment tool and training systems for elderly cognitive impairment,» 2013.

A. Tapus, C. Tapus y M. Mataric, «Music therapist robot for individuals with cognitive impairments,» 2009.

D. González-Ortega, F. Díaz-Pernas, M. Martínez-Zarzuela y M. Antón-Rodríguez, «A Kinect-based system for cognitive rehabilitation exercises monitoring,» Computer Methods and Programs in Biomedicine , vol. 113, nº 2, pp. 620-631, 2014.

M. Kaku, El futuro de nuestra mente, DEBATE, 2014.

Publicado
2015-06-26
Cómo citar
Murillo Rendón, S., Márquez Narváez, C., & Segura Giraldo, B. (2015). Impacto de IoT en la prevención, asistencia, detección y rehabilitación de pacientes con deterioro cognitivo: una revisión. Entre Ciencia E Ingeniería, 9(17), 25 - 32. Recuperado a partir de https://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/583
Sección
Artículos