Personal investigador del campus de Gandia de la Universitat Politècnica de València (UPV) han ideado un nuevo sistema para residencias de mayores que ayuda a la monitorización en tiempo real de personas infectadas con COVID-19. Se trata de un sistema inalámbrico, de bajo coste y muy sencillo de utilizar que permite controlar en todo momento los signos vitales. Además, es capaz de alertar al personal médico y de enfermería en el caso de que haya algún problema que requiera de una intervención inmediata.
El sistema se compone de una app Android –RTM-COVID- y un dispositivo electrónico –a modo de cinturón pélvico- que, a través de diferentes sensores, permite monitorizar signos vitales como la temperatura, presión arterial, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno o sangre en la orina. También puede controlar la cadencia respiratoria de la persona que lo lleva, detectando al instante si este presenta alguna dificultad para respirar, así como otros parámetros como escalofríos o disnea.
Todos los datos recogidos por los diferentes sensores del sistema se registran y procesan en la red de la propia residencia, en un servidor local, para preservar la privacidad y sus datos clínicos.
“El sistema realiza un procesado de información, transparente para quien lo utilice, combinando los datos procedentes de todos los sensores y equipo; lo analiza de manera conjunta y determina si existe alguna situación que precise de asistencia”, explican Jaime Lloret y Marta Botella-Campos, personal investigador del campus. De este modo, a través de la aplicación, el personal médico y de enfermería puede estar informado en tiempo real del nivel de emergencia y, si existe una alerta, lo podrán saber al instante, ya que el sistema les envía una alarma a sus móviles o tablet.
“Estos mensajes solo se enviarán cuando el nivel de urgencia sea amarillo o superior, lo que significa que el personal médico tendrá 60 minutos o menos para visitar a la persona enferma. Entre la información proporcionada en estos mensajes, se podrá ver el nivel de urgencia determinado por el color del icono, así como el nombre de quien necesita atención médica y la causa de la alerta, explica Sandra Sendra, también investigadora del campus.
Para determinar la urgencia, el sistema se basa en el sistema de triaje de Manchester, que clasifica al personal en cinco categorías, cada una de las cuales lleva asociada un código de color y un tiempo máximo de atención.
Además, la solución ideada por el equipo del proyecto ayudaría al personal médico a hacer un seguimiento de otros parámetros subjetivos como dolor muscular, mareos, expectoración de sangre, etc.
Según apunta el personal investigador, la crisis sanitaria ocasionada por el virus SARS-CoV2 ha evidenciado la necesidad de suplir a los profesionales médicos de métodos de monitorización no presenciales que permitan realizar un seguimiento de la evolución de pacientes infectados y recibir alertas cuando su estado empeore. Si bien existen aplicaciones destinadas a la asistencia de pacientes afectados de enfermedades tales como la diabetes o los accidentes cerebrovasculares, la mayor parte de estos sistemas están basados en la introducción manual de datos y, dado el desconocimiento de las afecciones provocadas por la COVID-19, no han sido implementados métodos de monitorización y seguimiento específicos que permitieran agilizar el triaje y hacer un uso más eficiente de los recursos disponibles.
“Por ello, hemos ideado este sistema para monitorizar los signos vitales de las personas infectadas por el coronavirus en residencias y avisar de su estado al personal médico encargado de su supervisión. “Aunque la aplicación podrá descargarse desde Google Play o App Store de forma gratuita, su acceso será restringido y deberá ser supervisado por cada organismo para garantizar la privacidad y la seguridad de la información. Por otra parte, dado que el acceso al sistema se hará de forma local, la instalación del servidor y la base de datos puede llevarse a cabo de forma rápida y sencilla, de modo que pueda ser utilizado por los distintos organismos con la mayor celeridad”, concluye Jaime Lloret.
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Fuente: Luis Zurano, unidad de comunicación científica
