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Título
Sistema automático para recomendación de ejercicios personalizados en la atención del cáncer de mama mediante tecnologías móviles y aprendizaje automático.
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Cita Bibliográfica
Moreno, S., Banos, O., Pomares, H., Damas, M. (2022). Sistema automático para recomendación de ejercicios personalizados en la atención del cáncer de mama mediante tecnologías móviles y aprendizaje automático. XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022. 17-19
Editorial
Universidad de León
Fecha
2022
Resumen
[ES] Aliviar las secuelas del cáncer en general, y en particular del cáncer de mama, es uno de los mayores retos de nuestros tiempos, y precisamente el ejercicio terapéutico se plantea como una solución para paliar los efectos secundarios del cáncer y su tratamiento a corto y largo plazo. No obstante, para que las intervenciones del ejercicio físico sean más efectivas estas deben estar adaptadas a cada paciente según sus capacidades y necesidades de entrenamiento específicas. Dicha adaptación al entrenamiento utilizando tecnologías de salud móvil (mSalud) ya se ha llevado a cabo con éxito en entornos deportivos, y en este trabajo se plantea una aproximación similar para pacientes con cáncer de mama, donde se pretende ajustar de forma individual las dosis de entrenamiento a las necesidades de cada paciente. Para ello, se ha diseñado y desarrollado un sistema completo de mSalud que ha permitido extraer un conjunto de datos longitudinal con mediciones de la carga del ejercicio de pacientes de cáncer de mama. A partir de dichos datos se están utilizando técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para extraer los diferentes estados de recuperación de las pacientes a lo largo de una intervención en ejercicio físico, lo cual nos permitirá plantear un sistema de ayuda a la toma de decisiones para prescribir dosis individualizadas de ejercicio terapéutico. [EN] Alleviating the sequelae of cancer in general, and breast cancer in particular, is one of the greatest challenges of our times, and therapeutic exercise is precisely one solution to alleviate the side effects of cancer and its treatment in the short and long term. However, in order to make exercise interventions more effective, they must be adapted to each patient according to their specific training needs and abilities. Such adaptation to training using mobile health technologies (mHealth) has already been successfully carried out in sports settings, and this work proposes a similar approach for breast cancer patients, where the aim is
to individually adjust the training doses to the needs of each patient. To this end, a complete mHealth system has been designed and developed to extract a longitudinal dataset of exercise load measurements from breast cancer patients. To leverage these data, data science and machine learning techniques are being used to extract the different states of recovery of patients throughout a physical exercise intervention, which will allow us to propose a decision support system to prescribe individualized doses of
therapeutic exercise.
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