Los investigadores de la Universidad de Arizona en el Laboratorio Gutruf han desarrollado un dispositivo portátil cómodo y fácil de usar que incorpora inteligencia artificial para detectar señales de advertencia sutiles de fragilidad, lo que significa un gran avance en el cuidado de los ancianos.
por Alexandra Pere, Universidad de Arizona
«El modelo actual de atención está rezagado», afirmó Philipp Gutruf, jefe asociado del departamento de ingeniería biomédica y autor principal del estudio. «Actualmente, solemos esperar a que se produzca una caída o una hospitalización antes de evaluar la fragilidad de un paciente. Queríamos cambiar el paradigma de lo reactivo a lo preventivo».
El estudio del proyecto , publicado en Nature Communications , presenta una manga de malla suave que se usa alrededor de la parte inferior del muslo y que monitorea y analiza la aceleración de la pierna, la simetría y la variabilidad del paso.
La fragilidad, que indica una mayor susceptibilidad a caídas, discapacidades y hospitalización, afecta al 15% de los residentes estadounidenses de 65 años o más, según un estudio de 2015 publicado en The Journals of Gerontology Series A.
«Este dispositivo permite a los médicos intervenir de forma temprana, previniendo potencialmente resultados costosos y peligrosos», afirmó Gutruf.
La forma y la función definen el diseño
El profesor asociado ha pasado los últimos siete años en la Universidad de Alberta desarrollando tecnología que monitoriza biomarcadores. Su laboratorio publicó en mayo un estudio sobre un dispositivo portátil sin adhesivo que mide el vapor de agua y los gases de la piel para detectar signos de estrés.
Adaptando y ampliando esa tecnología, la manga impresa en 3D de aproximadamente dos pulgadas de ancho y revestida con pequeños sensores está «diseñada para ser invisible», dijo Gutruf.
La funda registra y analiza simultáneamente el movimiento del usuario y genera un análisis de IA. Al enviar el dispositivo solo los resultados, y no las cientos de horas de datos registrados, la transmisión se reduce en un 99 % y se elimina la necesidad de internet de alta velocidad. Los resultados se transfieren por Bluetooth a un dispositivo inteligente. Además, la carga inalámbrica de largo alcance evita que el usuario tenga que enchufar el dispositivo o cambiar la batería.
» El monitoreo continuo y de alta fidelidad genera conjuntos de datos masivos que normalmente agotarían la batería en horas y requerirían una conexión a Internet potente para cargarlos. Resolvimos esto con Edge AI», afirmó Kevin Kasper, autor principal del estudio y candidato a doctorado en ingeniería biomédica.
La tecnología basada en IA es «una solución ideal para el monitoreo remoto de pacientes en comunidades rurales o con escasos recursos», agregó.
«En realidad, estamos poniendo un laboratorio en el paciente, sin importar dónde viva».
Más información
Kevin Albert Kasper et al., Inteligencia artificial portátil para la evaluación de la fragilidad en dispositivos, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-67728-y
Nota editorial:
Este artículo ha sido elaborado con fines divulgativos a partir de información pública y fuentes especializadas, adaptado al enfoque editorial del medio para facilitar su comprensión y contextualización.
