Análisis de la marcha por desorientación inducida en un entorno de realidad virtual

Los desafíos en la búsqueda de caminos y la orientación son síntomas tempranos de deterioro cognitivo leve y demencia. Estos déficits disminuyen la movilidad, lo que nuevamente conduce a un mayor deterioro cognitivo. En un estudio de campo, desarrollamos un modelo de reconocimiento de patrones de comportamiento desorientado basado en datos acelerométricos. Sin embargo, es cuestionable si las fases de desorientación también afectan los parámetros de la marcha. Además, existe una creciente evidencia de que el deterioro del funcionamiento cognitivo está asociado con cambios en el rendimiento de la marcha, p. variabilidad de la marcha, medida en condiciones de marcha de doble tarea. También se han informado aumentos en la frecuencia cardíaca y la conductancia de la piel durante casos de desorientación.

Por lo tanto, implementamos un entorno 3D de un centro de ciudad familiar en el GRAIL, que combina una cinta de correr totalmente equipada con un entorno de realidad virtual sincronizado. Registramos parámetros de marcha a través del sistema de captura de movimiento y datos acelerométricos y fisiológicos utilizando sensores portátiles (movisens), para compararlos con el estudio de campo SiNDeM. Adultos sanos jóvenes y mayores participarán en la primera fase del estudio, mientras que los pacientes con demencia leve o MCI participarán en las fases posteriores. Las fases de desorientación se inducirán cambiando el entorno virtual. Nuestro objetivo es evaluar la marcha, los parámetros acelerométricos y fisiológicos durante los casos de desorientación, utilizando GRAIL (Gait Real-Time Analysis Interactive Lab, Motekforce Link).

Los resultados permitirán además la detección automática de desorientación basada en parámetros de marcha, datos fisiológicos y acelerométricos. Esto es necesario para el desarrollo de un sistema de asistencia consciente de la situación que apoye a las personas con demencia en la movilidad autónoma al aire libre.