En el 2001 Colombia fijó como uno de sus lineamientos de política de Derechos Humanos y Derecho Internacional Humanitario, la acción contra las minas antipersonales; sin embargo, el Observatorio de Minas de la Vicepresidencia de la República reporta, actualmente, 1.402 personas heridas o afectadas por este tipo de violencia.
La ley 418 ampara a los discapacitados por accidentes de minas antipersonales, los protege e indemniza; pero los afectados aún tienen que ir hasta instancias jurídicas para ser atendidos y en muchos casos se les proporcionan prótesis inadecuadas para el tipo de invalidez y, lo que es peor, no se les enseña cómo usarlas ni se les informa en cuánto tiempo deben reemplazarlas.
Casos como estos se ven a diario. Adaptarse a usar prótesis es un proceso donde la mente y la actitud son esenciales. “Cuando nos quitan una parte del cuerpo tenemos que reeducar nuevamente el cerebro para mandarle la información correcta para que sepa que ya esa parte no está.
Si nosotros no hacemos ese tipo de reeducación, posteriormente va a ocasionar problemas y complicaciones cuando se vaya a hacer una adaptación de prótesis”, afirmó la capitana Fabiola Benítez Suárez, fisioterapeuta de la IV Brigada de la Policía, en Bogotá. La mayoría de las prótesis comerciales disponibles tienen control limitado, y aquellas que tienen un mayor control, no son muy precisas o tienen un costo muy elevado, además de presentar un proceso mucho más complicado para el entrenamiento y control por parte del individuo. “Las personas amputadas o parcialmente paralizadas, tienen típicamente músculos intactos sobre los cuales pueden ejercer control. Las señales que producen estos músculos sirven para el dominio de una prótesis o un dispositivo robótico. Para aparatos con más grados de libertad es necesario un proceso de entrenamiento muy complicado que, muchas veces, no lleva a un resultado satisfactorio y esto se nota después de haber realizado una gran inversión en el dispositivo robótico o la prótesis”, aseguró el investigador Julián David Echeverri. El grupo de investigación “Control e Instrumentación”, de la Universidad Tecnológica de Pereira, desarrolló un sistema automatizado el cual se basa en el análisis de las señales electromiográficas (señales provenientes de los músculos) a través de técnicas de inteligencia artificial (redes neuronales, máquinas de soporte vectorial) que sirven para el reconocimiento de patrones o restauración de algunas funciones motoras perdidas.
“Este es un sistema que ayuda al paciente a mandar efectivamente las señales a la parte del cuerpo que tenga la discapacidad, para que luego se produzca el movimiento que él mismo ha deseado y así entrene tanto a su cuerpo como a su cerebro en la emisión de funciones para mover una prótesis o un dispositivo robótico”, indicó Echeverri. Todo este proceso se realiza de forma automática y en tiempos muy pequeños (menos de 1 segundo). La caracterización y clasificación de señales debe realizarse en tiempo real o en línea, para garantizar que el reconocimiento de los movimientos se realice lo más rápido posible y que presente una respuesta confiable a los deseos de la persona que esté utilizando la prótesis o el brazo robótico.
“Para el entrenamiento de prótesis se utilizan las señales electromiográficas del usuario y se le pide que realice una serie de movimientos para que el sistema aprenda. En la pantalla del computador se le muestra una prótesis o un dispositivo robótico virtual en tres dimensiones, similar al que se va a usar de verdad. Una vez el usuario sea capaz de manejar el dispositivo, se cambia el módulo virtual por uno real. Esto permite que el usuario se acomode primero a la prótesis o al sistema robótico antes de empezar a usarlo”, puntualizó el investigador Echeverry. Las señales se miden utilizando unos electrodos de superficie (especie de calcomanías que se pegan sobre la piel) ubicados sobre el músculo que se quiera analizar. Ésta se conoce como una técnica no invasiva. La técnica invasiva no utiliza electrodos de superficie sino agujas para tomar las señales electromiográficas. Por su parte, Eduardo Giraldo, integrante del grupo de investigación, explicó que “la versatilidad de este software permite que, también, se pueda utilizar para el control de brazos robóticos u otro tipo de dispositivos (por ejemplo, el puntero del ratón en el computador) que permiten mejorar la interacción hombre máquina”. De esta forma se pueden controlar robots a distancia en ambientes peligrosos (desactivar bombas, ambientes con radiación). Lo
único que se debe hacer, es entrenar el sistema automático.
El sistema se ha probado sobre las prótesis virtuales y brazos robóticos reales de 6 grados de libertad (número de articulaciones del brazo robótico), y para el movimiento del puntero del mouse en el computador. Los porcentajes de acierto obtenidos están sobre el 97%, lo cual significa un grado de confiabilidad alto en este sistema de adaptación.
Autor: Diana Carolina Cruz G.
Fuente: NOTICyT
Información tomada de: Agencia de Noticias de Ciencia y Tecnología de Colombia. Boletín No. 46. Semana del 5 al 11 de diciembre de 2007.