Resumen:
La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo global que incluye el congelamiento de la marcha (CDM) caracterizado por una interrupción en el movimiento durante la caminata. En el Ecuador, esta condición es más común e impacta significativamente en la calidad de vida. Este proyecto se basa en el diseño de un sistema de adquisición de datos (DAQ) y un sistema de estimulación eléctrica aplicando algoritmos de inteligencia artificial (IA). Para ello, se diseñó un DAQ que permitió registrar la actividad de los pacientes durante pruebas de caminata. Estos datos se recolectaron por medio de sensores inerciales ubicados en las extremidades inferiores y se etiquetaron mediante una aplicación móvil. Luego, se utilizó un modelo de IA basado en un perceptrón multicapa (MLP) para el análisis e identificación de los patrones del CDM. Este modelo se implementó en un microcontrolador Arduino Nano 33 IoT en unión con un sistema de estimulación eléctrica que generó pulsos a los pacientes en las extremidades inferiores cuando se detecta el CDM. Se reclutó a 20 sujetos sanos que realizaron el mismo recorrido imitando el CDM, midiendo las detenciones voluntarias e involuntarias con una frecuencia de muestreo de 23 Hz, el algoritmo de IA obtuvo un 89,72% de precisión en el entrenamiento, y un voltaje de estimulación eléctrica de hasta 50V con regulación de baja frecuencia. Con este proyecto, se espera mejorar la calidad de vida de las personas con EP que sufren de CDM en Ecuador y en otros países del mundo.
