Desarrollo de un dispositivo electrónico portable para la telerehabilitación de articulaciones mayores y de un modelo de machine learning para predecir el tiempo de recuperación de los arcos de movilidad.

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Título : Desarrollo de un dispositivo electrónico portable para la telerehabilitación de articulaciones mayores y de un modelo de machine learning para predecir el tiempo de recuperación de los arcos de movilidad.
Autor : Calle Velez, Pedro Xavier
Director de Tesis: Morillo Alcivar, Paulina Adriana
Resumen traducido: Telerehabilitation when applied to Physical Therapy is a technological tool that allows patients to complete their recovery with an exercise routine at home. Patients who have suffered a major joint traumatism, or those who underwent orthopaedic surgery, require as a fundamental component of their treatment and recovery a proper Joint Rehabilitation. It involves exercises and movements developed by the patient on a Physical Therapy Center guided by a specialist. This Project proposes the development of a portable electronic device that works as a medical assistant for Major Joint Telerehabilitation and a Machine Learning model to predict recovery time for range of mobility based on the data obtained of the performed programmed exercises. To allow the Physical Therapists to monitor their patients, a web app was developed over a computing instance EC2 of AWS and a server LAMP. To develop the electronic device a micro controller Lolin Wemos mini was used, the electronic sensor IMU MPU6050 monitors the mobility range, the MP3 DFplayer guides the patients during their physical therapy session, and the module TP4056 controls the electric charge of the battery. Developing the prediction model, a multiple lineal regression algorithm was used, with a cross value method for testing. The results show that the project is functional, as it controls and monitors the programmed exercises. The project was accepted and appreciated among Physical Therapists as well as patients who interacted with it. The electronic device was tested and 90% of its users agree that it is functional and accomplishes control in monitoring exercises. The Web site of the device received 100% of acceptance among Physical Therapists. An R2 of 0.86 was obtained from the multiple regression model for predicting the total number of sessions the patient must perform to achieve a complete motion range.
Resumen : La telerehabilitación aplicada a la terapia física es una herramienta tecnológica que permite a los pacientes complementar su recuperación con ejercicios ambulatorios desde su domicilio. Los pacientes que han sufrido un traumatismo con afectación a las articulaciones mayores, o aquellos sometidos a intervenciones quirúrgicas traumatológicas, requieren como parte importante de su tratamiento y recuperación realizar una adecuada rehabilitación articular, la misma que involucra ejercicios y movimientos que el paciente debe realizar bajo la guía de un especialista. El presente trabajo plantea la construcción de un dispositivo electrónico portable como asistente médico para la telerehabilitación de articulaciones mayores y un modelo de Machine Learning para predecir el tiempo de recuperación de los arcos de movilidad mediante la ejecución y control de ejercicios. Para la gestión y monitoreo de los pacientes por parte del terapista físico, se creó una aplicación web sobre una instancia EC2 de AWS y un servidor LAMP. Para el desarrollo del dispositivo electrónico se utilizó un microcontrolador Lolin Wemos mini, un sensor IMU MPU6050 para monitorizar los ángulos de inclinación, un reproductor MP3 DFPlayer para guiar al paciente durante la sesión de terapia y un módulo TP4056 que controla la carga eléctrica de la batería. Para la construcción del modelo de predicción se utilizó un algoritmo de regresión lineal múltiple y el método de validación cruzada como métrica para la evaluación. Los resultados obtenidos muestran que 90% de los pacientes presentan conformidad y predisposición para seguir su tratamiento de rehabilitación utilizando el dispositivo electrónico, así como la aceptación del 100% de los terapistas físicos de la funcionalidad de la plataforma WEB. El R2 que se obtuvo del modelo de regresión lineal múltiple fue 0.86 para la predicción del total de sesiones que el paciente debería realizar para recuperar el arco de movilidad.
Palabras clave : ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN
TELEREHABILITACIÓN
TERAPIA FÍSICA
ARO DE MOVILIDAD
Fecha de publicación : 2022
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21867
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Posgrado

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