Principal investigator in the following projectsProject FLUID Project CoRP PETRAProject PETRA: Early Crisis Detection in Autism (Detección Precoz de Crisis en Autismo) (PETRA)
Los pacientes con trastorno del espectro autista (TEA) suelen presentan conductas difíciles de manejar como mayor ansiedad, agresividad o trastornos del sueño. Estos comportamientos pueden derivar en aumento de consultas médicas, mayor prescripción farmacológica y un empeoramiento en la calidad de vida de estos pacientes y sus cuidadores. Debido a que los pacientes con TEA tienen deficiencias significativas en las habilidades de comunicación social, como la falta de expresión facial, la incapacidad de expresar sentimientos y el lenguaje corporal atípico, los cuidadores se beneficiarían enormemente al saber cuándo un paciente se encuentra más nervioso e inquieto. El objetivo de este proyecto es crear una aplicación móvil gratuita, denominada eB2-TEA (evidence-based behavior for TEA) capaz de caracterizar el comportamiento de un paciente con TEA y encontrar patrones característicos y personalizados que permitan predecir con antelación episodios de crisis, generando en tiempo real y de forma automática una alerta directa a los cuidadores en sus dispositivos móviles. eB2-TEA realiza la extracción, fusión y tratamiento de información para caracterizar y detectar cambios en el comportamiento del individuo. A partir del dispositivo móvil, se procesarán múltiples fuentes de información que puedan revelar trastornos de ansiedad, estrés o alteraciones del sueño: actividad física a través de sensores inerciales y posicionamiento, frecuencia y uso de aplicaciones, análisis de voz, uso de la pantalla táctil (frecuencia bloqueo y desbloqueo o de desplazamiento en la navegación), y patrón de tráfico de llamadas y datos. eB2-TEA se implementará de acuerdo a la plataforma de integración de información de dispositivos móviles (teléfonos móviles y dispositivos wearables) desarrollada por el grupo de trabajo y denominada eB2. En eB2-TEA, todo el procesado se realiza en el móvil (no enviará datos a ningún servidor), garantizando la anonimidad. Ésta información se combinará con algoritmos de aprendizaje automático capaces de construir un modelo individual y objetivo del comportamiento del individuo. En este proyecto participa un equipo de trabajo multidisciplinar, formado por miembros de dos grupos de investigación. Por una parte, el Grupo de Tratamiento de Señal de la Universidad Carlos III de Madrid, con una dilatada experiencia en el procesado de información y aprendizaje automático orientado a medicina personalizada y caracterización de actividad y comportamiento. Por otra parte, el equipo de Psiquiatría de la Fundación Jiménez Díaz dirigido por el Dr. Baca, altamente cualificado y una amplia experiencia en múltiples proyectos de investigación y en el trabajo con personas con TEA. |