Análisis de bio-señales para la detección temprana del desarrollo en el pie diabético

Abstract

La Diabetes Mellitus causa daños en los nervios periféricos, desarrollando complicaciones como las neuropatías diabéticas, es decir, aquellos nervios que están en la periferia del cuerpo, como los nervios de los dedos de los pies y de las manos. Durante una fase avanzada en el desarrollo del pie diabético, las neuropatías propician la pérdida, parcial o total de la extremidad del miembro inferior. En la literatura, se han encontrado técnicas de monitoreo del pie diabético, éstas consisten en el registro de ciertas variables en la extremidad inferior que son conocidas como bioseñales. En este trabajo, se presenta el estudio de 5 bioseñales que se encuentran relacionadas directamente con el desarrollo del pie diabético. El objetivo de este estudio radica en encontrar la relación de éstas variables en etapas tempranas del mismo (grado 0), así como determinar los rangos de variación de éstas, en sujetos diabéticos y sujetos sanos. No obstante, antes de llevar a cabo el registro de las bioseñales, se diseñó y construyó un sistema de adquisición portátil que pudiera llevar acabo el registro de 3 de las 5 bioseñales seleccionadas para este estudio: actividad eléctrica muscular, respuesta galvánica de la piel y temperatura periférica del pie; las otras 2 bioseñales fueron la distribución de presión plantar y la toma de la saturación de oxígeno en la sangre. El registro de las 5 bioseñales se realizó en dos grupos: sujetos diabéticos y sujetos sanos. Los datos registrados para las 5 variables adquiridas en ambos grupos fueron procesados y caracterizados para su clasificación y la obtención de rangos representativos de los valores de las mismas. Los rangos de variación de las bioseñales obtenidas con el dispositivo desarrollado, mostraron asociación con respecto al comportamiento fisiológico ocasionado por los cambios de glucosa en el grupo de sujetos diabéticos, aún en fases tempranas del desarrollo del pie diabético. De este modo, los algoritmos de clasificación pudieron hacer distinción entre sujetos sanos y diabéticos, mostrando una exactitud del 98%, siendo las variables de Electromiografía (96.7%) y Respuesta Galvánica de la Piel (100%) las que mejor clasificación obtuvieron. Esto muestra que el estudio de estas variables puede ser una alternativa rápida y efectiva para establecer rangos de variación de las variables estudiadas en sujetos sanos y diabéticos de forma no invasiva.