Il nuovo sistema robot può diagnosticare le malattie neurodegenerative attraverso i movimenti di occhio

Un nuovo sistema robot messo a punto dai ricercatori di UPM e dalla società innovatrice di robotica di ALONE può contribuire a diagnosticare le malattie neurodegenerative, quali demenza e Parkinson, con l'analisi dei movimenti di occhio.

L'ufficio di OSCANN è una tecnologia non invadente sviluppata dai ricercatori da Universidad Politécnica il de Madrid (UPM) e la robotica di Innotive di ALONE della società, piombo da Cecilia García Cena che una prova semplice e veloce può fornire i dati circa il cervello che funziona con la misura dei movimenti di occhio.

Questo nuovo sistema ha luogo nella fase di test clinico autorizzata dall'agenzia spagnola delle medicine e gli apparecchi medici in sei ospedali spagnoli e, grazie alle tecniche di trattamento della rappresentazione e l'apprendimento automatico, nei sui risultati permetteranno che medici presto diagnostichino le malattie neurodegenerative ed effettuino i trattamenti su misura.

Il trattamento di diagnosi di una malattia neurodegenerative richiede tempo poiché i sintomi sono complessi valutare nelle fasi iniziali della malattia. Inoltre, ci sono sintomi che sono comuni ad altre malattie neurodegenerative quali i tremiti. I tassi alti di incertezza diagnostica rendono le prove obiettive necessarie raggiungere una medicina accurata in cui ogni paziente riceve le informazioni, la prognosi ed il trattamento appropriato.

Il trattamento fisiologico nella medicina spiega i movimenti di occhio. Per misurare esattamente questi movimenti fornirebbe informazioni in tempo reale su come il cervello sta funzionando a quel momento. Da questi locali e per raggiungere una diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative, dei ricercatori dal centro per automazione e della robotica (AUTOMOBILE) lo start-up innovatore di robotica di ALONE e di CSIC-UPM ha sviluppato l'ufficio di OSCANN, un apparecchio medico di aiuto che con le tecniche di trattamento e di apprendimento automatico di immagine può valutare esattamente i movimenti di occhio.

Grazie a questo nuovo strumento, medici avranno dati obiettivi del funzionamento del cervello che, con altri dati clinici, userà per effettuare una diagnosi precoce accurata della malattia.

La prova è effettuata in un centro di sanità senza esigenza nomina della seconda di un medico. Il personale seleziona un insieme della calibratura e delle prove di ogni paziente. Il paziente si siede confortevolmente in una presidenza e l'unità si adatta alla sua anatomia per misurare precisamente il movimento di occhio. Il paziente deve esaminare lo stimolo che compare su un video, ultimi di ogni prova circa un minuto.

Le prove cliniche hanno permesso che i ricercatori sviluppassero i modelli delle patologie e, applicando le tecniche di apprendimento automatico, le similarità e le differenze sono cercate fra oltre 500 variabili del movimento di occhio. Inoltre, il progresso di determinati sintomi può essere misurato obiettivamente. Ciò aiuterà medici a fare una diagnosi ed a personalizzare il trattamento.
Oggi, le prove si applicano Alzheimer, Parkinson, danno conoscitivo delicato, diverse demenze, la sclerosi a placche, ecc. Inoltre, i ricercatori stanno collaborando all'altra ricerca clinica quali i disordini autistici di spettro, l'epilessia, il diabete, l'alcolismo, le emicranie, la depressione ed il disordine bipolare. Questo strumento sta utilizzando in sei ospedali che sono centri di riferimento nazionali in patologie: Ospedale Universitario 12 de Octubre, ospedale Sant Pau, clinica de Valencia, clinica de Barcellona, Hospital Marqués de Valdecilla ed ospedale Valle de Hebrón dell'ospedale dell'ospedale. Inoltre, il Centro de Investigaciones Príncipe Felipe sta collaborando al progetto.

In prossimo avvenire, l'ufficio di OSCANN funzionerà negli ospedali di HM, specificamente nell'unità di disturbi della memoria del HM CINAC situato al HM Madrid di Universitario dell'ospedale.

Sorgente: http://www.upm.es/internacional/UPM/UPM_Channel/Research_News?id=a1f94820678f3610VgnVCM10000009c7648a____&fmt=detail&prefmt=articulo

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