Descripción del proyecto
En neurorrehabilitación disponer de modelos predictivos permite ajustar expectativas, fijar objetivos alcanzables y reales, e individualizar recursos y esfuerzos para que las intervenciones sean eficaces en coste. Este aspecto es especialmente relevante en la rehabilitación tras un daño cerebral adquirido debido tanto a la alta prevalencia de esta patología, como a la súbita interrupción que ésta provoca en la trayectoria vital de personas que pueden encontrarse en un momento de gran productividad y participación. Conocer la recuperación y las posibilidades de reinserción al espacio familiar y sociolaboral que ocupaban estas personas antes de la lesión, es una demanda y una preocupación de pacientes y familiares y un reto para los profesionales del ámbito de la neurorrehabilitación. Hasta la fecha, los modelos predictivos existentes se han construido de acuerdo al concepto biomédico que ha dominado la práctica clínica desde comienzo del siglo XX. Los modelos construidos de acuerdo a este concepto, se han centrado en la capacidad de predicción de aspectos globales relacionados con la morbilidad y mortalidad. Así, estos modelos incluyen como potenciales predictores, variables relacionadas preferentemente con la enfermedad, y no consideran otros aspectos, como la capacidad de recuperación, que ha demostrado una gran influencia en los resultados del proceso terapéutico. En neurorrehabilitación, a diferencia de otras disciplinas médicas, el objetivo final no está centrado en la enfermedad o mortalidad, sino en la recuperación de aquellos aspectos relacionados con la funcionalidad y participación que caracterizan como seres humanos únicos a aquéllos que sobreviven. Es por ello que el proyecto PROBRAIN pretende construir modelos de predicción de aquellos aspectos que refuerzan el sentido de autoidentidad de la persona que ha sufrido una lesión cerebral. Para ello, y al contrario que los modelos existentes, se considerarán variables centradas en la individualidad personal de cada participante y se emplearán modelos que, por su naturaleza compleja y multidisciplinar, no han sido estudiados previamente. El concepto psicosocial de predicción contemplado en el presente proyecto tiene como fin favorecer un cambio en el modelo de atención a estos pacientes, el cual incluya una mayor comunicación entre los recursos que atienden a la enfermedad y los que atienden a la discapacidad y a la diversidad funcional, incluyendo entre otros, la mejora de la planificación de los planes de tratamiento y de reinserción, o la anticipación y el manejo ante situaciones de cronicidad o dependencia extendida en el tiempo. El presente proyecto contempla la construcción de modelos predictivos del nivel de independencia y funcionalidad de pacientes con daño cerebral basados en algoritmos de machine y deep learning. La construcción de estos modelos es de vital importancia para todos los recursos implicados en la rehabilitación de estos pacientes, desde la fase aguda, probablemente hospitalaria, a las fases de mayor cronicidad, donde el paciente puede ser atendido en centros de neurorrehabilitación de manera ambulatoria. Por ello, uno de los objetivos del proyecto es la creación de una plataforma web de acceso abierto para dar acceso a los modelos generados a todos los actores del proceso neurorrehabilitador con una interfaz sencilla y usable. Adicionalmente, el proyecto plantea la difusión de los resultados obtenidos en revistas, congresos y demás medios científicos, lo que se espera, ayude a concienciar a la comunidad médica de la importancia del cambio de concepto de rehabilitación hacia un concepto mucho más positivo de bienestar, el cual incluya aspectos físicos, mentales y sociales que repercutan en la funcionalidad y participación del individuo. Asimismo, la concienciación de los agentes sociales, directa o indirectamente relacionados con esta realidad es de vital importancia, pues son un actor principal en el destino final de estos pacientes. ARQUITECTURA\AI\CO-CREACION\REALIDAD AUMENTADA\EXPERIENCIA DE USUARIO UX\COMPUTACION AVANZADA\CINE