ALS Monitor es un software que permite monitorizar el estado clínico de los pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), controlar parámetros clave, analizar factores de riesgo, generar avisos personalizados, incluidos los basados en métodos de inteligencia artificial, y crear una base de datos y un registro nacional de pacientes con enfermedad de la motoneurona con una descripción detallada del cuadro clínico.

El problema que se aborda es la necesidad de supervisión médica de los pacientes con diagnóstico de ELA que se encuentran fuera del entorno hospitalario; sin dicha supervisión, la enfermedad puede progresar más rápidamente.

La solución propuesta es la posibilidad de monitorizar el estado clínico y seleccionar recomendaciones personalizadas para pacientes con ELA mediante un software especializado basado en IA.

El software evalúa el grado y la velocidad de progresión de la enfermedad, el estado nutricional, el consumo diario de calorías y la dinámica de numerosos parámetros clínicos en el contexto de la evolución natural de la enfermedad.

Se trata de una solución de dos componentes (para el médico y para el paciente) que permite la monitorización continua de más de 400 parámetros, la corrección oportuna de factores de riesgo, la evaluación de la eficacia del tratamiento y la estimación de la esperanza de vida en pacientes con ELA.

1. Proyecto «Sistema digital para la monitorización del estado clínico de pacientes con esclerosis lateral amiotrófica — ALS Monitor».
2. Producto de software para la monitorización del estado clínico, la dinámica de las principales escalas de evaluación (ALSFR), la nutrición y el peso corporal. El producto incluye una aplicación cliente que se instala en plataformas móviles y permite seguir la dinámica de numerosos indicadores, detectar cambios clínicamente significativos en el estado del paciente y generar automáticamente recomendaciones. A partir de los datos obtenidos, mediante métodos de regresión lineal múltiple se estima el riesgo de progresión de la enfermedad. Actualmente no existen análogos directos de este software en el mundo; permite recopilar datos sobre la progresión de la enfermedad y evaluar la influencia de parámetros individuales.
3. La aplicación móvil utiliza métodos de inteligencia artificial para reconocer el grado de disartria y construir un modelo digital de la alteración de la voz, así como para formar un conjunto de datos sobre la dinámica del estado clínico. El modelo de IA se basa en la biblioteca Keras (TensorFlow). Se han creado varias bases de datos que permiten evaluar el estado nutricional de los pacientes con enfermedad de la motoneurona.