El robot NAO como método de protección ante personal de salud en México.

Autores: Ing. Adan Yusseff Domínguez Ruiz, Dr. Edgar Omar López Caudana

Correo electrónico: adanydr@tec.mx, edlopez@tec.mx

Departamento: Ingeniería Mecatrónica

Grupo de enfoque (investigación): Innovación de productos

Escuela: Tecnológico de Monterrey, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Ciudad de México, México.

Palabras Clave: #SaludDeLosMedicos #PlataformaRobotica #RobotsMedicos

La enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) llegó como una amenaza a todos los sectores de la humanidad, obligándonos a realizar cambios en nuestro día a día. Gracias a la Organización Mundial de la Salud (OMS) se ha esparcido información al respecto de este virus y como evitar propagarlo[1], tal como mantener sana distancia y desinfectar aquellos lugares en donde estuvieron personas presentes. Desafortunadamente, los trabajadores de salud, personal sanitario y sus familiares se encuentran constantemente en riesgo de contagio, debido a que son la primera barrera de defensa contra el COVID-19, con la responsabilidad de ayudar a enfermos o pacientes con síntomas[2] . Para el 2021, México se encontraba como uno de los países con mayor cantidad de trabajadores de la salud y personal sanitario afectados por esta enfermedad [3], con 259,413 casos confirmados y 4,188 muertes para agosto del mismo año [4].

La seguridad de dichos trabajadores ha generado la necesidad de buscar diferentes métodos de telemedicina y asistencia médica por medio de robots. Se han desarrollado métodos para determinar por medio de tomografías pectorales la presencia del virus y su afectación en el cuerpo humano con el 94% de efectividad [5]. El uso de robots como mecanismos de interacción para recaudar información de los pacientes, de tal manera que se pueda mantener una distancia física segura mientras se mantiene una atención cercana entre el personal de salud y los pacientes [6].

Hoy día existe un gran boom para explotar el internet de las cosas (IoT) en todas las aplicaciones, creando casas o ciudades inteligentes [7], manteniendo nuestros dispositivos conectados en todo momento y con asistentes personales con grandes capacidades de interacción como lo son Siri, Alexa o Google.

Implementación de una Plataforma Robótica en México

El desarrollo y la aceptación de una plataforma robótica en un país como México conlleva a diferentes factores que hay que tener en consideración, debido a que no es una tecnología que se encuentre en todos lados. En la Tabla 1 se muestran factores tecnológicos, culturales y económicos [8].

En este proceso, es necesario definir el grado de aceptación de los pacientes ante la información recibida de una plataforma robótica tal y como vendría de personal médico humano. Se ha propuesto una plataforma robótica que actúe como un medio de interacción entre médico-paciente con capacidad de obtener información de cada paciente para el análisis posterior por parte de un médico, mediante sensores IoT. Como se muestra en la Figura 1, se tomarán de los pacientes, algunos signos vitales reconocidos como importantes para el COVID-19, tales como presión sanguínea, oxígeno, temperatura y ritmo cardiaco, con ayuda de sensores no invasivos con el fin de determinar la salud actual del paciente.

El robot y un sistema de WiFi actuarán en este caso como centro de procesamiento y envío de datos, con el fin de que se pueda determinar si son portadores de COVID-19 y crear un archivo histórico para su uso posterior por el sistema de salud al cual se encuentra acudiendo.

De esta manera es posible prevenir al personal de salud de los cuidados que se deben tener en dado caso que se necesite apoyo presencial [5].

Se espera entonces que el paciente llegue al consultorio, siendo recibido por el robo, el cual se encontrará lidereando la sesión. El personal médico se encontrará de forma remota en otra habitación con visualización a la que se encuentran el paciente y el robot (Figura 2). Este último actuando únicamente como un avatar con el fin de evitar el contacto directo entre ambas personas. Todos los sensores para la toma de signos vitales se encontrarán cerca del paciente con el fin de que el robot pueda explicar cómo usarlos.

El robot estará frente al paciente, imitando el lenguaje corporal del personal médico por medio de señales corporales provenientes del mismo, con el fin de poder otorgar a cualquier paciente una sensación de interacción natural [9].

Gracias a la participación de voluntarios en el Instituto Nacional de Geriatría en México (INGER), fue posible realizar diversos experimentos en los cuales se les proporcionó terapias con el fin de conocer su estado emocional por medio de la plataforma robótica NAO.

Este robot ha sido utilizado ampliamente en investigaciones de educación e interacción con humanos ya sea en oficinas o inclusive en situaciones médicas [10]–[12], por lo que lo hace un gran método de evaluación en situaciones como la que presenta este escenario. Tras realizar consultas con 35 diferentes voluntarios, en los cuales se les aplicó una prueba psicológica llamada “Prueba de peso Zarit” y cuestionarios de aceptación desarrollados por un equipo multidisciplinario entre geriatras e ingenieros, fue posible obtener resultados favorables ante la propuesta.

Para evaluar el uso de la plataforma robótica se usó un método conocido como Bland-Altman, usado en la industria médica con el fin de saber si diferentes métodos de evaluación pueden ser usados de forma similar.

En este caso, se realizaron las consultas con un médico humano y la plataforma médica, para conocer el grado de similitud. En ambos escenarios, se encontró que las respuestas obtenidas en ambas ocasiones entraban en un margen de aceptación, siendo la plataforma robótica una opción viable en el uso de terapias y consultas médicas.

Al analizar el grado de aceptacion, se encontró que entre mayor edad de los pacientes, la interacción con el robot se volvía mas compleja, incluso llegando a tener problemas de fluidez en la conversación y la necesidad de un especialista de entrar en el consultorio para ayudar en la conversación. Este problema puede ser fácilmente superado al tener al robot como un sistema de interacción remota con el médico, eliminando el factor de conversación autónoma y por tanto problemas en la conversación con las personas de la tercera edad.

El proyecto

Esta plataforma es parte de una investigación constante por parte de los alumnos del Tecnológico de Monterrey para terapias con ayuda del robot NAO. Se presenta como una opción para brindar al personal de salud la oportunidad de seguir brindando apoyo de calidad a cualquier paciente, mientras su salud se mantiene como una prioridad. Los médicos y trabajadores de salud en México se han enfrentado en los últimos años a una enfermedad de alto riesgo para ellos, debido a la poca información que se conocía al respecto, sin embargo, esta opción permitiría estar preparados para este y cualquier otro futuro riesgo por contacto.

Referencias

[1]    ‘Coronavirus disease (COVID-19)’. https://www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/coronavirus-disease-covid-19 (accessed Apr. 29, 2022).

[2]    ‘COVID-19 exposure risk for family members of healthcare workers: An observational study | Elsevier Enhanced Reader’. https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1201971220305415?token=DAD86674D1DAC57B448803018127A08A2E064EE28E8435403D958B76991838EC289EC7AEE35422127D76470649279859&originRegion=us-east-1&originCreation=20220430014453 (accessed Apr. 29, 2022).

[3]    Pan American Health Organization, ‘Epidemiological Update: Coronavirus disease (COVID-19) (19 June 2021)’, Pan American Health Organization, Epidemiological Update, Jun. 2021. [Online]. Available: https://iris.paho.org/handle/10665.2/54471

[4]    S. de Salud, ‘Informes sobre el personal de Salud COVID19 en México 2021’, gob.mx. http://www.gob.mx/salud/documentos/informes-sobre-el-personal-de-salud-covid19-en-mexico-2021 (accessed Apr. 29, 2022).

[5]    X. Mei et al., ‘Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19’, Nat. Med., vol. 26, no. 8, pp. 1224–1228, Aug. 2020, doi: 10.1038/s41591-020-0931-3.

[6]    D. Feil-Seifer, K. S. Haring, S. Rossi, A. R. Wagner, and T. Williams, ‘Where to Next? The Impact of COVID-19 on Human-Robot Interaction Research’, ACM Trans. Hum.-Robot Interact., vol. 10, no. 1, pp. 1–7, Mar. 2021, doi: 10.1145/3405450.

[7]    Md. S. Rahman, N. C. Peeri, N. Shrestha, R. Zaki, U. Haque, and S. H. A. Hamid, ‘Defending against the Novel Coronavirus (COVID-19) outbreak: How can the Internet of Things (IoT) help to save the world?’, Health Policy Technol., vol. 9, no. 2, pp. 136–138, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.hlpt.2020.04.005.

[8]    P. Ponce, E. O. Lopez, and A. Molina, ‘Implementing robotic platforms for therapies using qualitative factors in Mexico’, Lect. Notes Comput. Sci. Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinforma., vol. 12015 LNCS, pp. 123–131, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-54407-2_11.

[9]    P. Bremner and U. Leonards, ‘Iconic Gestures for Robot Avatars, Recognition and Integration with Speech’, Front. Psychol., vol. 7, 2016, Accessed: Apr. 29, 2022. [Online]. Available: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpsyg.2016.00183

[10]  S. Łukasik, S. Tobis, S. Kropińska, and A. Suwalska, ‘Role of Assistive Robots in the Care of Older People: Survey Study Among Medical and Nursing Students’, J. Med. Internet Res., vol. 22, no. 8, p. e18003, Aug. 2020, doi: 10.2196/18003.

[11]  ‘An Internet of Robotic Things System for combating coronavirus disease pandemic(COVID-19) | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore’. https://ieeexplore.ieee.org/document/9329310 (accessed Apr. 29, 2022).

[12]  M. Podpora, A. Gardecki, R. Beniak, B. Klin, J. L. Vicario, and A. Kawala-Sterniuk, ‘Human Interaction Smart Subsystem-Extending Speech-Based Human-Robot Interaction Systems with an Implementation of External Smart Sensors’, Sensors, vol. 20, no. 8, p. E2376, Apr. 2020, doi: 10.3390/s20082376.