Un equipo del Center for Computational Simulation (CCS) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) trabaja en un proyecto para conseguir un dispositivo wearable capaz de predecir y alertar de la llegada del dolor que suponen estas crisis.
Los expertos han probado en un entorno de simulación la efectividad de un sistema de predicción y alerta temprana en tiempo real, con una fiabilidad de más del 75% en tiempos promedio de 25 minutos, tiempo suficiente para evitar o reducir el dolor de estos episodios.
Esto pudiera servir para el desarrollo de un futuro dispositivo hardware que monitorice las variables biomédicas de los pacientes y avise de forma efectiva de la llegada de una de estas crisis.
El trabajo ha abordado la repercusión económica, tanto de forma energética como asistencial, que tendría la implantación de este sistema ante un hipotético despliegue en Europa. Cuando un paciente que sufre de migrañas es monitorizado, sus datos pueden procesarse bien en el propio sensor de adquisición de variables biomédicas, o bien en su teléfono móvil o en un centro de datos.
El sistema ha sido optimizado para un despliegue en un 2% de la población de migrañosos de Europa y teniendo en cuenta la fiabilidad de los modelos de predicción y los costes de la energía eléctrica doméstica (para la carga de los dispositivos de monitorización y teléfonos inteligentes) e industrial (que alimenta a los centros de datos).
Los resultados muestran que los ahorros promedio que se pueden conseguir podrían llegar a los 288 millones de euros en el ámbito energético, además de los 1.272 millones de euros gracias a los beneficios de la predicción de migraña.
La migraña es una enfermedad neurológica altamente prevalente e incapacitante. Afecta a entre un 12 y un 15% de la población empeorando su calidad de vida y dificultando la relación con su entorno social y laboral. En Europa esta enfermedad supone grandes gastos tanto a entidades públicas como a privadas.
