Sistemas de ayuda a la rehabilitación de pacientes basado en aplicación móvil

Abstract

En este Trabajo de Fin de Grado se llevará a cabo un estudio de los diferentes tipos de aplicaciones móviles, junto con el entorno de desarrollo Flutter. Posteriormente se explorará la parte del hardware, centrándose en el análisis de dispositivos MEMS, y la evaluación de los sensores acelerómetro, giroscopio y magnetómetro. Además, se abordará el concepto de goniometría, una técnica de medición de ángulos, y se presentará el filtro complementario, una herramienta esencial en la fusión de datos del acelerómetro y giroscopio, con el fin de facilitar la comprensión de los aspectos técnicos del proyecto. Se desarrollará además un sistema basado en Arduino para comprobar de forma práctica el funcionamiento de un módulo acelerómetro y giroscopio, el MPU6050. El objetivo de este proyecto será desarrollar una aplicación móvil diseñada para monitorizar por parte del profesional rehabilitador diferentes ejercicios de rehabilitación que involucran el codo y la muñeca, realizados fuera del entorno sanitario. A continuación, se expondrán las dos versiones que se plantearon durante el desarrollo de la aplicación. También se describirá el papel de la IA ChatGPT como herramienta de apoyo en la fase de desarrollo de la aplicación. Finalmente, se realizarán pruebas con personas para evaluar la eficacia de la aplicación y su utilidad en el contexto de ejercicios de rehabilitación. En las conclusiones se destacarán aspectos de mejora y la visión de futuro de este tipo de aplicaciones.

In this final degree project, a study will be conducted on different types of mobile applications, along with the Flutter development environment. Subsequently, the hardware aspect will be explored, focusing on the analysis of MEMS devices and the evaluation of accelerometer, gyroscope, and magnetometer sensors. Furthermore, the concept of goniometry, a technique for measuring angles, will be addressed, and the complementary filter, an essential tool in fusing accelerometer and gyroscope data, will be introduced to facilitate the understanding of the technical aspects of the project. An Arduino-based system will also be developed to practically test the operation of an accelerometer and gyroscope module, the MPU6050. The objective of this project will be to develop a mobile application designed to monitor by the rehabilitation professional different rehabilitation exercises that involve the elbow and wrist, performed outside the healthcare environment. Next, the two versions considered during the application development process will be presented. The role of Al ChatGPT as a supporting tool in the application development phase will also be described. Finally, tests will be conducted with individuals to assess the effectiveness of the application and its utility in the context of rehabilitation exercises. The conclusions will highlight areas for improvement and the future vision of this type of application.