Tesis ( Magíster en Ingeniería Electrónica)

Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares (CVD) son la primera causa de muerte en el mundo. Se estima que 17,9 millones de personas mueren cada año debido a las enfermedades cardiovasculares. Con el fin de tratar las consecuencias y mejorar la calidad de la vida de los pacientes afectados por estas enfermedades se crea la Rehabilitación Cardíaca (RC). La RC es una estrategia que consiste comúnmente en diferentes fases con un número establecido de sesiones (por ejemplo, 20-36 sesiones), se basa principalmente en procedimientos de ejercicio y enfoques educativos. Los principales objetivos de la RC son lograr una completa recuperación del paciente, en términos de alcanzar un óptimo nivel físico, mental y condición social; y modificar el factor de riesgo coronario para reducir la mortalidad. Sin embargo, hay evidencias de que la adherencia a los programas de RC es muy baja, menos del 50% de los pacientes asisten activamente a la rehabilitación. Esta limitación puede causar importantes problemas de salud pública y efectos negativos en la salud de los pacientes.
En este contexto, se pueden utilizar diferentes aplicaciones para motivar a los pacientes y mejorar el compromiso con la rehabilitación. Esta tesis de maestría presenta la evaluación e integración de una interfaz paciente-robot para la RC en dos estudios. El primer estudio (Estudio I) evalúa los efectos de la
robótica de asistencia social en un grupo control vs un grupo robot, a través de parámetros cualitativos y cuantitativos. El segundo estudio ( Estudio II) presentar la integración de un sistema de identificación multimodal dentro de un escenario de memoria (robot personalizado). Un total de 36 pacientes fueron
evaluados (15 para el escenario de control y robot; y 6 para el escenario del robot de memoria). Estos pacientes realizan en promedio 36 sesiones de fase II del programa de RC.
En general, los resultados relativos a los parámetros fisiológicos no muestran diferencias entre grupos debido a la variabilidad de los datos y su alta dependencia de las factores externos. Por el contrario, los resultados cualitativos muestran que los pacientes recomiendan el uso del robot en CR y se sienten más seguros gracias al monitoreo en línea. Sin embargo, durante el Estudio I los clínicos y los pacientes sugieren mejorar los comportamientos sociales de los robot. Por lo tanto, en el Estudio II se implementó un módulo de memoria. En este caso, los resultados muestran que los pacientes perciben la presencia social del robot mediante actitudes positivas y negativas. En conclusión, est a tesis de maestría presenta los resultados de la interfaz paciente-robot en un escenario de largo plazo/real, demostrando que el SAR tiene un potencial prometedor para ser un enfoque que mejora los programas de RC, aumentar la adherencia a estos programas y ayudar a mejorar la calidad de vida de los pacientes con enfermedad cardiovascular.