Ablefit: sviluppo di un sistema avanzato per la riabilitazione

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Ablefit Riabilitazione

Sviluppo di un sistema avanzato per la riabilitazione

I pazienti costretti a letto rischiano di presentare diversi problemi causati dall’immobilità prolungata, portando a un lungo processo di recupero.

Vi è quindi la necessità di sviluppare soluzioni che garantiscano l’attuazione di programmi di riabilitazione fisica in modo controllato e interattivo.

In questo contesto, il progetto ABLEFIT mira a sviluppare un dispositivo medico per riabilitare fisicamente i pazienti costretti a letto con immobilità prolungata.

È stata stabilita una partnership tra la scuola per infermieri, imprese commerciali e un istituto di ingegneria per sviluppare un prototipo.

Dopo aver creato il prototipo, è stato creato uno studio di usabilità sperimentale pre-clinico utilizzando l’approccio multi-metodo incentrato sull’utente (User and Human-Centered Design) per valutare la funzionalità, l’ergonomia e la sicurezza del dispositivo.

La fase pre-clinica è stata avviata con un campione di 12 operatori sanitari (che hanno manipolato le funzionalità del dispositivo) e 10 utenti finali (che hanno utilizzato il dispositivo). Durante la fase pre-clinica, è stata osservata la necessità di incorporare nella versione finale degli stabilizzatori articolari.

Un’altra scoperta importante è stata l’importanza del monitoraggio continuo dei segni vitali su Ablefit, vale a dire frequenza cardiaca e SPO2. Pertanto, lo sviluppo del sistema Ablefit consente il monitoraggio di un insieme di variabili e condizioni inerenti all’immobilità.

Allo stesso tempo, questo dispositivo sarà una soluzione dinamica (utilizzando tecnologie di ludicizzazione e simulazione) generando piani di riabilitazione personalizzati.

Fonte. https://www.mdpi.com/

Health Sciences Research Unit: Nursing (UICISA: E), Nursing School of Coimbra (ESEnfC), 3000 Coimbra, Portugal

Portugal Centre for Evidence Based Practice: A JBI Centre of Excellence (PCEBP), 3000 Coimbra, Portugal

Mechanical Engineering Department, Institute of Engineering (ISEC), Polytechnic Institute of Coimbra (IPC), 3030 Coimbra, Portugal

Centre for Rapid and Sustainable Product Development (CDRSP), Polytechnic Institute of Leiria (IPL), 2430 Marinha Grande, Portugal

ORTHOS XXI, Unipessoal Lda, 4809 Guimarães, Portugal

WISEWARE, Lda., 3830 Ílhavo, Portugal

Authors to whom correspondence should be addressed.

BioMedInformatics 2023, 3(1), 164-176; https://doi.org/10.3390/biomedinformatics3010012

Received: 28 December 2022 / Revised: 7 February 2023 / Accepted: 21 February 2023 / Published: 1 March 2023
(This article belongs to the Special Issue Deep Learning Methods and Application for Bioinformatics and Healthcare)