Uni e sidad Complu ense de Mad id
Facul ad de In o má ica
Desa ollo de una APP de au oadminis ación de es
cogni i os pa a el diagnós ico p ecoz de la demencia
***
De elopmen o an APP o he sel -adminis a ion o
cogni i e es s o ea ly diagnosis o demen ia
Au o es A an xa Pa icia B ock Rabines
Es ephany Jhoselin Oscco Ca bajal
And ea S hephanie Janampa Zanab ia
Jaime Palazón O hon
Di ec o de p oyec o José Luis Ayala Rod igo
T abajo de Fin de G ado
G ado en Ingenie ía In o má ica
Junio de 2021
2
Índice gene al
Ac ónimos 5
Palab as cla e 6
Resumen 7
Abs ac 8
1. In oducción 9
1.1. En e medades neu odegene a i as . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2. Po qué se p opone es e TFG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3. Obje i osdees eTFG ............................... 10
1.4. Es uc u adelamemo ia.............................. 10
2. Es ado del a e 12
2.1. Tes de e aluación cogni i a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2. Tes Aplicados a nues o es udio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.1. VOSPTes ................................. 16
2.2.2. T ailMakingTes .............................. 17
2.2.3. FCSRTTes ................................. 17
2.2.4. ROCFTes ................................. 17
2.3. E aluación cogni i a con ecnologías digi ales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.1. He amien as digi ales pa a e aluación cogni i a . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.2. P oblemas encon ados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.3. Machine Lea ning en la e aluación cogni i a . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.4. Requisi os en he amien as de e aluación cogni i a . . . . . . . . . . . . 21
3. Me odología 22
3.1. TecnologíasAplicadas ............................... 28
3.1.1. Reac Na i e ................................ 28
3.1.2. And oid S udio y XCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1.3. APIRESTenLa a el ........................... 29
3.1.4. SQL..................................... 29
3.1.5. Pos man................................... 30
3
4ÍNDICE GENERAL
3.1.6. Amazon Web Se ices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.7. VisualS udioCode............................. 30
3.1.8. Reposi o ios Gi Hub . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2. A qui ec u a..................................... 31
3.2.1. F on end .................................. 32
3.2.2. Backend................................... 35
3.2.3. BasedeDa os................................ 40
3.3. Con oldee o es.................................. 43
3.4. Plani icación del p oyec o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4.1. Me odología SCRUM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.4.2. Tabla de a eas Kanban en T ello . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4.3. O ganización Gene al . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.4.4. C onog ama................................. 49
3.4.5. Desc ipción indi idual del abajo ealizado . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4. Tes y E aluación de usabilidad 61
4.1. Tes ......................................... 61
4.2. E aluación de la usabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2.1. Diseño de la es a egia de alidación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2.2. Fo mula io de e aluación pa a usua ios y esul ados . . . . . . . . . . . 63
5. Conclusiones 68
6. Plani icación a u u o 69
A. In oduc ion 71
A.1. Neu odegene a i e diseases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
A.2.Why hisTFGisp oposed ............................. 71
A.3.Objec i eso hisTFG ............................... 72
A.4. S uc u e o he documen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
B. Conclusions 74
Bibliog a ía 75
Índice de igu as 77
Índice de ablas 78
Ag adecimien os 80
Lis a de Ac ónimos
APP Aplicación in o má ica. Applica ion.
API In e az de p og amación de aplicaciones. Applica ion P og amming In e aces.
BBDD Base de da os.
HTTP P o ocolo de ans e encia de hipe ex os. Hype ex T ans e P o ocol.
FK Cla e o ánea. Fo eign Key.
MVC Modelo- is a-con olado .
EC2 Amazon Elas ic Compu e Cloud.
RDS Amazon Rela ional Da abase Se ice.
AWS Amazon Web Se ices.
SQL Lenguaje de consul a es uc u ada. S uc u ed Que y Language.
UI In e az de usua io. Use In e ace.
IDE En o no de desa ollo in eg ado. In eg a ed De elopmen En i onmen .
TIC Tecnologías de la in o mación y la comunicación.
IA In eligencia A i icial.
SO Sis ema ope a i o.
iOS Sis ema ope a i o iphone. iPhone Ope a ing Sys em.
ORM Mapeo obje o- elacional. Objec -Rela ional mapping.
DCL De e io o cogni i o le e.
EA En e medad de Alzheime .
VOSP Pe cepción isoespacial de obje os. Visual Objec and Space Pe cep ion Ba e y.
FCSRT F ee and Cued Selec i e Reminding Tes .
ROCF Tes de la igu a compleja del Rey. The Rey–Os e ie h complex igu e Tes .
TDAH T as o no po Dé ici de A ención e Hipe ac i idad.
5

Palab as cla e
Palab as cla e en Español
Aplicación.
Disposi i o mó il.
Usua io.
E aluación cogni i o.
En e medad neu odegene a i a.
Au oadminis ación.
Pacien e.
De e io o cogni i o.
Keywo ds in English
Applica ion.
Sma phone.
Use .
Cogni i e e alua ion.
Neu odegene a i e disease.
Au oadminis a ion.
Pa ien .
Cogni i e impai men .
6
Resumen
El p esen e abajo de in de g ado nace de la necesidad de diseña he amien as digi ales que sean
capaces de au o-adminis a es de e aluación cogni i a pa a la de ección p ecoz de en e medades
neu odegene a i as; es as he amien as deben ene como p incipal p opósi o que los usua ios
puedan ealiza los es desde sus p opios disposi i os as una ecomendación p e ia po pa e de
un especialis a.
Pa a ello se han de inido una se ie de obje i os, incluyendo, el análisis y es udio de los p incipales
es u ilizados ac ualmen e en los depa amen os de neu ología, la adap ación digi al de los es
inalmen e seleccionados, así como, la implemen ación y desa ollo de los mismos. En conc e o
ealiza emos un desa ollo híb ido con la in ención de diseña una aplicación cuyo acceso es é
disponible pa a la mayo ía de pe sonas, es deci , desa ollada pa a disposi i os de ipo sma phone
con sis ema ope a i o And oid o iOS, pues es os des acan po se los más u ilizados.
Además, con a emos con la colabo ación del depa amen o de neu ología del Hospi al Clínico San
Ca los du an e el p oceso comple o de elabo ación del p oyec o. Es a con ibución nos apo a á
el c i e io médico necesa io pa a la adap ación de los es que con o man nues a aplicación, así
como la o ma en la que p esen a emos nues o diseño g á ico de las p uebas al pacien e y o as
ca ac e ís icas pa a pode do a a la aplicación de un sis ema que pe mi a almacena y p ocesa las
espues as del pacien e au omá icamen e.
Una ez ealizado odo el p oceso de desa ollo e implemen ación, ealiza emos un despliegue
de la APP en disposi i os iOS y And oid, que se p oba á p ime amen e en población sana. Pa a
es a adminis ación de los es a los p ime os usua ios con a emos con la colabo ación del neu o-
psicólogo del depa amen o. De es a o ma, se pod á alida el esul ado de la especi icidad del
diagnós ico a a és de es a he amien a, espe ando g an simili ud con la he amien a no au o-
adminis ada; de igual mane a pod emos ealiza un es udio y análisis de los p ime os esul ados
ob enidos suminis ando un es de usabilidad p e iamen e diseñado, con las p egun as necesa ias
pa a la comp esión de la in e acción en e la in e az y el usua io.
7
Abs ac
The p esen p ojec a ises om he need o design digi al ools ha a e capable o sel -adminis e ing
cogni i e assessmen es s o he ea ly de ec ion o neu odegene a i e diseases. These ools should
ha e as main pu pose ha use s can un he es s om hei own de ices a e a p e ious ecom-
menda ion by a specialis .
In o de o manage his pu pose, some objec i es ha e been de ined, including he analysis and
he s udy o he main es s cu en ly used in he depa men s o neu ology, he digi al adap a ion
o he inal es s selec ed, as well as he implemen a ion and de elopmen o hem.
Speci ically, we will ca y ou a hyb id de elopmen wi h he in en ion o designing an applica ion
whose access is a ailable o mos people. An applica ion de eloped o sma phone- ype de ices
wi h And oid o iOS ope a ing sys em, which s and ou o being he mos used.
In addi ion, we will ha e he collabo a ion o he neu ology depa men o he Clínico San Ca -
los Hospi al du ing he en i e p ocess o his p ojec . This con ibu ion will p o ide us wi h he
necessa y medical c i e ia o he adap a ion o he es s ha make up ou applica ion, as well as
he way in which we will p esen ou g aphical design o he es s o he pa ien and o he ea u es
o be able o p o ide he applica ion wi h a sys em ha allows o s o e and p ocess he pa ien ’s
esponses au oma ically.
Once he en i e de elopmen and implemen a ion p ocess has been comple ed, we will deploy
he APP on iOS and And oid de ices, which will i s be es ed on heal hy popula ions. Fo his
adminis a ion o he es s o he i s use s we will coun on he collabo a ion o he neu opsy-
chologis o he depa men . In his way, i will be possible o alida e he esul o he speci ici y
o he diagnosis h ough his ool, expec ing g ea simila i y wi h he ool no au o-managed. In
he same way, we will be able o ca y ou a s udy and analysis o he i s esul s ob ained by
p o iding a p e iously designed usabili y es , wi h he equi ed ques ions o he comp ession o
he in e ac ion be ween he in e ace and he use .
8
Capí ulo 1
In oducción
El inc emen o de la espe anza de ida en el se humano, jun o con el aumen o demog á ico, ha
p opiciado la apa ición de un mayo núme o de casos de en e medades neu odegene a i as. En e
o as cosas, es e aumen o p oduce un a aso a la ho a de pode ob ene un diagnós ico po al a de
asis encia médica. Po ello, la in ención de es e abajo es ayuda , en la mane a de lo posible, a
mi iga dicho p oblema.
1.1. En e medades neu odegene a i as
Es e ipo de en e medades o man una pa e ex ensa den o del campo de la medicina, especí ica-
men e, en la ama de la neu ología. Además, se ca ac e izan comúnmen e po se en e medades
de causa desconocida, con desa ollo p og esi o de sus sín omas, que, a su ez, mues an la desin-
eg ación g adual de una o a ias pa es del sis ema ne ioso del se humano. Asimismo, a es as
ca ac e ís icas, se le suma una disminución de la uncionalidad e independencia pe sonal.
Las pe sonas que padecen alguna de es as en e medades equie en a ención o al y con inuada,
que jus i ica la necesidad de que los pacien es sean a ados en unidades especí icas. [1]
Es as en e medades pueden clasi ica se dependiendo de las mani es aciones clínicas que el pa-
cien e p esen a; en e ellas se pueden dis ingui las que mues an p incipalmen e un sínd ome
demencial, como el Alzheime ; las que se exponen con as o nos de mo imien o y pos u a, en
el caso de Pa kinson; las que p esen an a axia p og esi a, es deci , al a de con ol muscula o de
la coo dinación de mo imien os olun a ios, como come , en el caso de la A axia Ce ebelosa; o
aquellas que mues an debilidad y a o ia muscula , po ejemplo la Escle osis La e al Amio ó ica;
y o as muchas en e medades con di e en es sín omas.
Todas es as en e medades neu odegene a i as, no ienen un a amien o que ac úe sob e la causa
que lo o igina, sino más bien se aplican a amien os palia i os, es deci , no alcanzan cu a. [2]
1.2. Po qué se p opone es e TFG
La de ección y diagnós ico p ecoz de las en e medades neu odegene a i as, según di e en es es-
udios in e nacionales, se conside an, ac ualmen e, un p oblema signi ica i o de salud pública aún
9
16 CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE
Independien emen e de la exac i ud de los dibujos ealizados po el pacien e, los esul ados ob e-
nidos se pueden ep oduci a los ipos siguien es:
I. Cons ucción sob e el a mazón: el suje o comienza po el ec ángulo cen al, sob e el que
se apoya y con inúa con el es o de los elemen os de la igu a.
II. De alles englobados en un a mazón: el pacien e empieza po algún de alle anexado al
ec ángulo cen al.
III. Con o no gene al: el suje o comienza dibujando el con o no de la igu a, con inuando des-
pués con los de alles in e io es.
IV. Yux aposición de de alles: el suje o une los de alles de la igu a, unos sob e o os.
V. De alles sob e un ondo con uso: el suje o ep oduce un dibujo poco o nada es uc u ado,
donde apenas se econoce el modelo, pe o sí cie os de alles del mismo.
VI. Reducción a un esquema amilia : el suje o asocia la igu a a elemen os que le esul an
amilia es.
VII. Ga aba os: el suje o ep oduce un dibujo en el que no se pueden econoce los elemen os
del modelo ni su o ma global.
Como se mues a en [5]
2.2. Tes Aplicados a nues o es udio
An es de comenza con el desa ollo de nues a aplicación, se ealizó el es udio de los p incipales
es con los que ac ualmen e se abaja en el depa amen o de neu ología del Hospi al Clínico
San Ca los. Aunque una pa e de las p uebas se siguen elabo ando de modo adicional, es deci ,
a papel, ambién u ilizan el Vienna Tes Sys em, que es una he amien a TIC diseñada pa a la
e aluación de habilidades cogni i as, memo ia, a ención, habilidades mo ices, e c.
En nues o caso hicimos uso de la he amien a pa a ealiza un o al de 13 es en un pe iodo de
iempo de dos semanas que se lle ó a cabo con un o denado con eclado especial pa a la eali-
zación de las di e en es p uebas. Es o si ió pa a pone nos en con ex o y en ende la me odología
que conlle a es e ipo de p uebas; y, así, pode plasma lo y adap a lo a una aplicación pa a dis-
posi i o mó il. Del es udio y ealización de es os es , nos quedamos con las p incipales ideas
de alguno de ellos pa a oma los como e e encia y adap ación pa a nues a aplicación. Los más
impo an es ue on:
2.2.1. VOSP Tes
El VOSP Tes si e pa a explo a y e alua la pe cepción de obje os y del espacio. Con es e mo-
delo se pueden econoce 3 sub ipos de dé ici en la pe cepción de obje os: el as o no de la
disc iminación senso ial isual, la agnosia ape cep i a, y la agnosia asocia i a, que son o os ipos
de as o nos que impiden inden i ica o econoce el nomb e de obje os. [6].

2.2. TEST APLICADOS A NUESTRO ESTUDIO 17
Se adminis a un es inicial de c ibado y, a con inuación, una se ie de sub es que es ablecen
p uebas pa a e alua la pe cepción de obje os. Los sub es más ele an es de es a ba e ía son los
siguien es:
1. Decisión de obje o: se le p esen an 20 láminas al pacien e con 4 silue as en cada una (de esas
4 silue as hay un obje o eal en 2 dimensiones y 3 dis ac o es). El suje o debe iden i ica y
señala el obje o eal.
2. Silue as p og esi as: compues o de 10 silue as si uadas inicialmen e en un ángulo de o a-
ción máximo y e elando mayo núme o de de alles p og esi amen e. Se le pide al pa ici-
pan e que iden i ique el obje o lo an es posible.
3. Disc iminación de la posición: se mues an en 20 pa es, dos cuad ados adyacen es y un
pun o si uado exac amen e en el cen o de uno de ellos y des iado del pun o medio en el
o o [7]. Se pide que el pacien e decida qué cuad ado es el que con iene el pun o cen ado.
4. Localización del núme o: se p esen an 10 láminas, cada una de ellas con 2 cuad ados, uno
si uado en la pa e supe io que con iene núme os del 1 al 9, dis ibuidos alea o iamen e,
y o o, si uado en la pa e in e io que p esen aba un pun o. Se solici ó al pa icipan e que
iden i ica a cuál e a el núme o que se co espondía con la posición del pun o.
2.2.2. T ail Making Tes
El obje i o de es e es es e alua dis in as unciones cogni i as, en e ellas la a ención, lexibilidad
cogni i a y la elocidad psicomo o a. [8]. El TMT Tes cons a de dos pa es:
La pa e A, en la cual se p e ende ealiza median e líneas una conexión de o ma consecu-
i a. Es a conexión se ealiza á en e 25 núme os que se encon a án dis ibuidos al aza en
una hoja.
En la pa e B, la conexión iene que segui la misma lógica, pe o uniendo núme os y le as
de o ma al e na.
2.2.3. FCSRT Tes
El FCSRT es un es u ilizado en neu ología pa a e alua la capacidad de ap endizaje y memo-
ia e bal. Pe mi e alo a , en e o as la capacidad de e ención. Es a p ueba en conc e o ha si-
do ampliamen e u ilizada pa a la e aluación del dé ici de memo ia en di e en es en e medades
neu ológicas, como la EA, y en o os as o nos, ambién bas an e conocidos como son el es és
pos- aumá ico, dep esión o esquizo enia. [9].
2.2.4. ROCF Tes
Es e es consis e en una p ueba de copia y ep oducción de memo ia de igu as geomé icas.Se le
debe pedi al pacien e que ealice dos ipos de a eas: [10]:
18 CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE
Fase de copia: El suje o debe copia el modelo de la Figu a de Rey (basado en igu as
geomé icas), indicando que la ep oducción no necesa iamen e debe se exac a, pe o que
debe pone a ención en los de alles y las p opo ciones.
Fase de ep oducción de memo ia: T as un cie o iempo de la p ime a ase se le pide al
pacien e que ep oduzca la igu a sin ene la a la is a y sin ecibi ninguna ayuda e bal
que le pe mi a iden i ica la o ma o la si uación de ninguno del o al de elemen os que
con o man la igu a.
2.3. E aluación cogni i a con ecnologías digi ales
Las en e medades neu odegene a i as han es ado p esen es siemp e en nues as idas, sin emba -
go, con el paso del iempo y la e olución ecnológica cada ez se disponen de un mayo núme o
de he amien as y aplicaciones pa a ealiza p uebas de e aluación cogni i a.Igualmen e, es as
p uebas siguen siendo, en su mayo ía, explicadas y supe isadas po un especialis a.
Los es mencionados an e io men e son u ilizados hoy en día en consul as médicas, pe o es os
suelen hace se de o ma di igida y supe isada po un médico. G acias a los a ances ecnológicos
y de o ma al e na i a a es os es cogni i os su gen a ios ipos de he amien as TIC (como la
mencionada an e io men e, Vienna Tes Sys em) que ealizan adap aciones de es e ipo de p uebas
con el obje i o de la de ección p ecoz de en e medades como la demencia o la EA. En e ellas
des acan las aplicaciones web y las aplicaciones pa a o os disposi i os digi ales.
2.3.1. He amien as digi ales pa a e aluación cogni i a
El so wa e desa ollado e implemen ado pa a alguna de es as aplicaciones se ealiza con obje-
i o de in es igación médica y o as se ealizan pa a uso come cial, aunque es as úl imas, es án
más o ien adas al en enamien o cogni i o pa a la mejo a de la agilidad men al. Las aplicaciones
encon adas has a la echa han sido:
Neu ona ion [11]
Cogni i [12]
iMen ia [13]
B ainTes [14]
MyCogni ion [15]
Neo i [16]
MoCa [17]
2.3.2. P oblemas encon ados
Alguno de los incon enien es p incipales del so wa e u ilizado ac ualmen e son los siguien es:
1. Pago: La mayo ía de las aplicaciones son de pago. Aunque hay algunas que ienen un pe-
queño es de p ueba g a ui o, luego si se quie en segui u ilizando se iene que paga la
susc ipción.
2. Licencias: aplicaciones como iMen ia, necesi an una licencia pa a pode u iliza se.
2.3. EVALUACIÓN COGNITIVA CON TECNOLOGÍAS DIGITALES 19
3. Supe isión: aplicaciones como iMen ia que ambién ealizan un es pa a alo a un posible
de e io o cogni i o a a és de di e en es es de c ibado, necesi a supe isión pa a pode
ealiza los.
4. Disponibilidad: Algunas aplicaciones es án únicamen e disponibles en un sólo sis ema ope-
a i o (iOS o And oid). O no son compa ibles con odos los disposi i os (solo ap o pa a
able s e c...).
En las siguien es ablas hacemos un pequeño de alle de las aplicaciones encon adas y sus ca ac-
e ís icas.
TEST ¿QUÉ EVALÚAN? SUPERVISIÓN
Neu oNa ion En enamien o ce eb al No
B ainTes Videojuegos de ace ijos pa a neu oes imulación No
myCogni ion Velocidad de p ocesamien o, memo ia de abajo y episó-
dica, a ención y unciones ejecu i as
No
Neo i Memo ia No
MoCa De ección de en e medades neu odegene a i as, deso den
del sueño, dep esión, esquizo enia
Sí
Cogni i Memo ia a co o plazo y de abajo, pe cepción audi i a y
isual, a ención y iempo de espues a
No
iMen ia Memo ia, o ien ación, lenguaje, a ención, azonamien o,
unciones ejecu i as y comp ensión
Sí
Cuad o 2.2: Tabla I de aplicaciones
20 CAPÍTULO 2. ESTADO DEL ARTE
TEST SONIDO/VOZ PAGO OBSERVACIONES
Neu oNa ion No Pago con e a-
luación g a ui a
La p ueba g a ui a alo a la unción
cogni i a a mejo a .
B ainTes No G a ui a Juegos pa a neu oes imulación, como
juegos de palab as, sudokus, e c.
myCogni ion No Pago P og ama de 15 semanas di idido en 3
ni eles (A anzado, In e medio e In o-
ducción) con di e en es eje cicios pa a
cada semana.
Neo i No Pago con e a-
luación g a ui a
To al de 5 es de memo ia, se hace uno
cada 24h. Además, incluye un cues io-
na io de sa is acción al inaliza cada
es .
MoCa No Pago Dispone de dos o ma os de e alua-
ción, median e APP y median e papel.
Cogni i Sí Pago con p ue-
ba g a ui a
Apa e de las e aluaciones iene en e-
namien os disponibles pa a adul os y
niños.
iMen ia Sí Pago y g a is
con licencia
Cada á ea de abajo iene has a 6 ni e-
les de complejidad.
Cuad o 2.3: Tabla II de aplicaciones
2.3.3. Machine Lea ning en la e aluación cogni i a
La ealización y desa ollo de es e ipo de aplicaciones, así como el uso ac i o de las mismas nos
puede ayuda a desa olla ideas inno ado as y e icaces capaces de no disc imina a los indi iduos
de iesgo, iden i ica a los pacien es en ase p eclínica o emp ana de la en e medad, es ablece
es a egias indi idualizadas y p e en i as pa a mejo a el p onós ico y la calidad de ida de los
pacien es. Una de es as ideas inno ado as es un concep o bas an e nue o de aplica écnicas de
Machine Lea ning a las he amien as TIC de e aluación cogni i a.
En medicina, el análisis de da os es á basado en écnicas es adís icas, las cuáles cada ez se an
quedando más obsole as debido al c ecimien o de la in o mación almacenada. Po ello, ac ualmen-
e se ha comenzado a u iliza Machine Lea ning como he amien a de apoyo que pe mi e analiza
da os sin oma ológicos de pacien es, pa a así, pode ob ene un diagnós ico lo más ace ado posi-
ble, y un a amien o adecuado a segui .
G acias al desa ollo de las ecnologías y con ayuda de écnicas de Machine Lea ning, se ha po-
dido hace una es imación y p edeci el es ado cogni i o de la pe sona que se es á e aluando, de
mane a bas an e p ecisa.
En e los di e en es algo i mos u ilizados, des acan aquellos basados en á boles de decisión y
clasi icación. [18]
Los á boles de decisión son un modelo de p edicción cuyo p incipal obje i o es el ap endizaje
induc i o a pa i de obse aciones y cons ucciones lógicas. Es e ipo de modelos se cons uyen
2.3. EVALUACIÓN COGNITIVA CON TECNOLOGÍAS DIGITALES 21
a pa i de un p oblema, en el que se especi ican las a iables e aluadas, las acciones a oma y el
o den en el que se oma á una decisión. Quedando es uc u ado de la siguien e mane a:
Nodo p incipal o aíz: a ibu o a pa i del cual se inicia el p oceso de clasi icación.
Nodos in e nos: co espondien es a cada una de las p egun as ace ca del a ibu o en pa icu-
la del p oblema.
Nodos hijos: co esponden a las di e en es espues as de los nodos in e nos.
Nodos inales u hoja: co esponden a una decisión, que coincide a su ez, con una de las
a iables de clase del p oblema a esol e .
Figu a 2.2: Es uc u a á bol de decisión.
T as gene a el modelo, sólo un camino se á seguido dependiendo del alo de la a iable e aluada
en cada momen o.[19]
2.3.4. Requisi os en he amien as de e aluación cogni i a
No solo el desa ollo e implemen ación de nue as ideas aplicadas a he amien as TIC son im-
po an es pa a el desa ollo de las mismas. También hay que conside a una se ie de equisi os
a cumpli po aquellas he amien as en ocadas a la e aluación cogni i a y que además debimos
ene en cuen a pa a es e abajo. Son los siguien es:
1. Accesibilidad: los SO que p edominan en e las pe sonas con disposi i os mó iles son iOS
y And oid, po lo que se desa olló una APP híb ida pa a pode alcanza a el mayo núme o
de pe sonas.
2. Po abilidad: hace la aplicación pa a un disposi i o sma phone pe mi e al usua io la po-
sibilidad de hace lo desde p ác icamen e cualquie luga en el que disponga da os.
3. Segu idad: que los esul ados de las p uebas del pacien e solo es én a disposición del espe-
cialis a.
4. Facilidad de uso: una APP sencilla e in ui i a y ácil de en ende .

Capí ulo 3
Me odología
El obje i o de es e TFG, como ya se ha mencionado an e io men e, ha sido el desa ollo de una
aplicación mó il en la que, po ecomendación médica, las pe sonas puedan ealiza una se ie de
es cogni i os, pa a que, así, pos e io men e, puedan se e aluados po especialis as en el campo
de la neu ología.
Los p incipales equisi os de la APP consis ían en que sea in ui i a y ácil de usa , además de
es a disponible an o pa a disposi i os con sis ema ope a i o iOS como And oid. Es a aplicación
la hemos llamado B ainApp y en ella se pueden di e encia es pa es:
Tes de c ibado
En medicina, el c ibado, es la ealización de una se ie de p uebas que si en de ayuda pa a la de-
ección p ecoz de una de e minada en e medad. En nues a aplicación inco po amos al comienzo
un es de c ibado. Es e es cons a de una se ie de p egun as que si en pa a pone en si uación
al pacien e y al especialis a, que luego e alua á cada una de las p uebas. Den o de es e es de
c ibado podemos encon a es ipos de p egun as:
1. P egun as al pacien e: son cues iones que se ealizan al pacien e de cómo se ha encon ado
en los úl imos meses.
¿Le cues a eco da cosas?
¿Tiene di icul ad pa a encon a las palab as al habla ?
¿Se ha deso ien ado úl imamen e?
¿Tiene di icul ades pa a u iliza el dine o?
¿Tiene di icul ades pa a eco da e en os ecien es?
¿Le piden úl imamen e que epi a las cosas?
¿Tiene di icul ades en deci el nomb e de los obje os?
¿Tiene di icul ades en eco da los nomb es de o as pe sonas?
¿No a mayo ansiedad?
¿Se encuen a bajo de ánimo o decaído?
22
23
Cada una de es as p egun as admi e una única espues a, a i mación o negación.
Figu a 3.1: P egun a al pacien e 1. Figu a 3.2: P egun a al pacien e 9.
2. P egun as sob e da os demog á icos: si en pa a sabe la edad del pacien e, así como su
géne o, además de pode e alua su ni el cul u al.
¿En qué año ha nacido?
¿Has a qué edad es udió?
¿Cuál es su géne o?
Es e ipo de p egun as pe mi en al pacien e in oduci manualmen e cada una de las es-
pues as con ayuda de un eclado exclusi amen e numé ico. En el caso de la úl ima p egun a,
simplemen e, se le mues an dos bo ones al pacien e pa a que seleccione la espues a que
conside e opo una.
Figu a 3.3: P egun a de da os demog á icos. Figu a 3.4: P egun a de da os demog á icos.
3. P egun as de o ien ación: son p egun as que si en pa a sabe si el pacien e es á bien o ien-
ado en el día ac ual en el que es á ealizando la p ueba, así como de la edad que iene.
24 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
¿Cuán os años iene?
Esc iba la echa de hoy: día ac ual, día de la semana, mes y año.
Pa a cada una de es as espues as al igual que las an e io es, en el caso de se da os numé i-
cos, al pacien e solo se le da la posibilidad de un eclado numé ico. En caso con a io, si la
espues a no equie e de núme os se le mues a el eclado no mal del disposi i o.
Figu a 3.5: P egun a de o ien ación 1. Figu a 3.6: P egun a de o ien ación 2.
Todas es as p egun as no ienen ningún ipo de alidación ins an ánea, es deci , si el pacien e se
equi oca al in oduci el día ac ual o los años no co esponden con el año de nacimien o in odu-
cido, la aplicación no mues a ningún ipo de e o . El único eque imien o que hay en es e es
de c ibado es que odas las p egun as engan espues a. Es o se debe a que odas las espues as
se án gua dadas en la BBDD y pos e io men e cada una de las espues as se á e aluada po el
especialis a.
Tes de des eza
Es a pa e cons a de dos pequeñas p uebas que si en pa a sabe cómo se desen uel e el pacien e
con el disposi i o desde el que es á ealizando el es . En la p ime a p ueba se mues a una pequeña
ase con una palab a esal ada; aquí el pacien e debe á esc ibi dicha palab a. Po o o lado, en la
segunda p ueba se mues an una se ie de igu as geomé icas donde se indica al pa icipan e que
debe pulsa únicamen e sob e los cí culos.
25
Figu a 3.7: Tes de habilidad 1. Figu a 3.8: Tes de habilidad 2.
Las espues as de las dos p uebas de des eza no son gua dadas en la BBDD ya que sólo ayudan a
que el pacien e se desen uel a a la ho a de esol e los es que debe á ealiza pos e io men e.
Tes de e aluación cogni i a adap ados
Como se ha mencionado an e io men e, es e p oyec o es á desa ollado en colabo ación con el
g upo de neu ología del Hospi al Clínico San Ca los. Los neu ólogos nos mos a on las p uebas
con las que abajaban ac ualmen e, en las cuales se basa on p oponiendo cua o p uebas adap adas
que pudie an se ealizadas con acilidad desde un disposi i o mó il.
Las cua o p uebas es án con ex ualizadas en el mismo asun o. El ema elegido co esponde con
un supe me cado ya que lo conside amos un ema con el que odo el mundo puede sen i se ami-
lia izado y, pa a así, da le cie a a monía al conjun o global de nues a aplicación. Al comienzo de
cada una de es as p uebas mos amos al pacien e las ins ucciones de es a, así como una pequeña
demos ación de cómo debe ealiza se el es .
A con inuación, se p ocede a explica cada una de las p uebas que con iene nues a aplicación
haciendo e e encia a la p ueba o iginal en la que es á basada.
1. Tes de memo ia
Es a p ime a p ueba de memo ia es á basada en el FCSRT es y cons a de dos pa es; una
p ime a pa e en la que se e alúa la memo ia a co o plazo y lib e del pacien e; y, una
segunda en la que se e alúa la memo ia a la go plazo, ambién conocida como memo ia
di e ida.
Nues a adap ación consis e en mos a le al pacien e nue e palab as que end á que eco da ,
32 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
3.2.1. F on end
Pa a inicia el diseño on end de nues a aplicación p ime o nos apoyamos en la he amien a de
diseño g á ico Adobe XD. Es a he amien a nos ayudó sob e odo pa a isualiza los p ime os
boce os de las p incipales is as a desa olla pa a la APP c eando Mockups pa a ellas. Es os
Mockups son maque as que se u ilizan sob e odo pa a ayuda a isualiza las p ime as ideas en
cuan o al diseño mó il que eníamos en men e. Fuimos c eando los boce os de las is as que
eníamos cla o que iban a se las p ime as en desa olla se como es el caso de las pan allas de
Login y Regis e , y de o ma pos e io el es o de las pan allas.
Los siguien es Mockups mues an las maque aciones iniciales de las pan allas.
Figu a 3.10: Mockups de las pan allas iniciales.
Figu a 3.11: Mockups de las pan allas de ansición y es de usabilidad.

3.2. ARQUITECTURA 33
Una ez en endido el concep o e idea inicial que eníamos a p io i pa a empeza a desa olla nues-
as is as, escogimos el en o no de Visual S udio Code pa a p og ama y desa olla el so wa e
de oda la pa e on end. El amewo k u ilizado ue el explicado en el pun o an e io , Reac Na-
i e, que se basa en el lenguaje de p og amación Ja a Sc ip . Pa a pode es iliza la isualización
de nues os componen es ambién hicimos uso del lenguaje de diseño g á ico css.
Las p ime as is as a desa olla ue on las que es aban elacionadas con odas las pan allas donde
ealizamos el es gene al, es e es se ealiza pa a sabe la si uación y o ien ación ac ual del usua io
que es á haciendo uso de la aplicación, y en su mayo ía odas las is as se basan en p egun as al
usua io. El esquema p incipal de odas las is as desde momen o en el que el usua io ab e la
aplicación has a que el usua io e mina el es gene al p e io a los es de e aluación cogni i a se
encuen an o denados en el siguien e esquema:
Figu a 3.12: Es uc u a de la is as de la aplicación.
El uso de la aplicación se hace de o ma secuencial , pues no pe mi imos que una ez iniciada la
p ueba se pueda ol e hacia a ás.
Es o se diseño especí icamen e así pa a que no se pudiesen e ocede y bien cambia la espues a o
ol e a epe i algún o o ipo de p ueba de los es cogni i os. Las siguien es imágenes mues an
el diseño que inalmen e dimos a nues as es pan allas iniciales:
1. Splash Sc een
34 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
2. Login Sc een
3. Regis e Sc een
(Según hemos lis ado de a iba, abajo, se mues an de izquie da a de echa).
Figu a 3.13: Spash Sc een Figu a 3.14: Login Sc een Figu a 3.15: Regis e Sc een
De es as es pan allas, des aca emos la ac i idad de la p incipal, que es la is a Login Sc een. Es a
pan alla se enca ga sob e odo de la acción de Inicio de Sesión del usua io, y es po ello que pa i
de es a pan alla comienza de o ma secuencial las p egun as gene ales y los es de e aluación
cogni i a así como la in e acción del usua io con la aplicación. La in e acción clien e-sis ema pa a
el inicio de sesión se desc ibe en la imagen 3.16 en cinco pasos.
1. Accede a la aplicación: p ime o mos amos la is a Splash Sc een una ez el usua io ac-
cede a la aplicación, es a is a mues a nues o logo du an e un pa de segundos y edi ige
di ec amen e a la pan alla de Login.
2. Pedi da os: la is a Login Sc een pide di ec amen e los da os , como hemos is o en la
imagen ,
3. Ing esa da os: el usua io iene que in oduci un co eo y con aseña álidos.
4. Ve i ica usua io: los da os in oducidos po el usua io se en ían a a és de una llamada a
la API y se co ejan con nues os da os de la BBDD que enemos desplegada en AWS.
3.2. ARQUITECTURA 35
Figu a 3.16: Diag ama de secuencia de Inicio de Sesión.
5. Mos a ac i idad p incipal: una ez se ha comp obado que el usua io y con aseña se co es-
ponden con un usua io egis ado p e iamen e se edi ige al usua io a la página Wellcome
Sc een, a pa i de es á pan alla da emos dos opciones al usua io , o bien sali e inicia la
p ueba o bien inicia la ac i idad y comenza con las p egun as gene ales y es .
3.2.2. Backend
Pa a ealiza una comunicación en e nues o F on end y nues a base de da os hemos enido que
desa olla una API en el en o no de p og amación La a el. Es a decisión ue omada po que
La a el es un amewo k del lenguaje de p og amación php y nues o ni el de amilia idad con
es e lenguaje es al o, ambién hemos enido en cuen a su ácil acceso a la base de da os, pe o es o
se á explicado en unos apa ados más adelan e.
La a el es un amewo k basado en el pa ón a qui ec ónico MVC (Modelo Vis a Con olado ) que
incluye en sus modelos un sis ema de da os elacional llamado ELOQUENT ORM que nos acili a
la c eación de modelos y conec a los con nues a base de da os. También incluye Con olado es,
es la pa e del backend que do a nues a aplicación de uncionalidad y nos pe mi e o ganiza el
código en clases [23].
La a el ambién incluye un sis ema de is as llamado Blade, que en es e p oyec o no se ha u ilizado
po que pa a desa olla el API no e a necesa io.
1. Eloquen
La a el abaja con Eloquen ORM, que son los enca gados de almacena la in o mación y
los accesos a es a.
Eloquen ORM, es un sis ema que nos acili a la conexión con la base de da os, nos pe mi e
36 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
maneja los da os po medio de obje os (modelos), de es a mane a, ealizamos consul as a
la base de da os desde nues os modelos.
Pa a nues a aplicación, hemos c eado doce modelos que es án elacionadas con doce ablas
en la BBDD.
Pa a pode en ende mejo La a el Eloquen , a con inuación mos a emos el modelo Memo y.php
1<?php
2namespace App Models;
3
4use Illumina e Founda ion Au h Use as Au hen ica able;
5use Illumina e No i ica ions No i iable;
6use La a el Passpo HasApiTokens;
7
8class Memo y ex ends Au hen ica able
9{
10 use No i iable, HasApiTokens;
11
12 p o ec ed $ able = ’memo y_ es ’;
13
14 /**
15 *The a ibu es ha a e mass assignable.
16 *@ a a ay
17 */
18 p o ec ed $ illable = [
19 ’use _id’,
20 ’wo d_1’,
21 ’wo d_2’,
22 ’wo d_3’,
23 ’wo d_4’,
24 ’wo d_5’,
25 ’wo d_6’,
26 ’wo d_7’,
27 ’wo d_8’,
28 ’wo d_9’,
29 ’ ails’,
30 ’poin s’
31 ];
32 }
Como podemos obse a en el código mos ado, el modelo Memo y almacena en el campo
illable los da os que se an a almacena en nues a abla memo y_ es . Es e modelo se
encaga de conec a se con nues a abla memo y_ es y almacena las palab as, el núme o de
allos y el núme o de acie os que el usua io ha esc i o en nues a APP.
2. Ru as y Middlewa e
La a el pe mi e u iliza un con olado de u as muy sencillo.
Al c ea un nue o p oyec o, el p opio en o no de p og amación nos c ea una sección de
u as pa a con ola la uncionalidad que a a ene nues a API.
A con inuación se mos a a un ejemplo de u as de nues a API en La a el api.php
3.2. ARQUITECTURA 37
1<?php
2use Illumina e H p Reques ;
3use App H p Con olle s Api Au hCon olle ;
4use App Models Demog aphics;
5use App Models Ini ialE alua i on;
6
7/*
8|---------------------------------------------------
9| API Rou es
10 |---------------------------------------------------
11 |
12 | He e is whe e you can egis e API ou es o you
applica ion. These
13 | ou es a e loaded by he Rou eSe iceP o ide wi hin a
g oup which
14 | is assigned he "api" middlewa e g oup. Enjoy building
you API!
15 |
16 */
17
18 //AUTENTICATION (logIn and logOu )
19 Rou e::g oup([
20 ’p e ix’ => ’au h’
21 ], unc ion () {
22 Rou e::pos (’login’, [Au hCon olle ::class, ’login’])
;
23 Rou e::pos (’signup’, [Au hCon olle ::class,’signUp’
]);
24
25 Rou e::g oup([
26 ’middlewa e’ => ’au h:api’
27 ], unc ion() {
28 Rou e::ge (’logou ’, [Au hCon olle ::class, ’
logou ’]);
29 Rou e::ge (’use ’, [Au hCon olle ::class,’use ’])
;
30 });
31 });
32
33 //Ini ial es
34 Rou e::pos (’addQues ions’, [Ini ialE alua ionCon olle ::
class, ’addQues ions’])->middlewa e(’au h:api’);
35
36
37 //Demog aphics Tes
38 Rou e::pos (’addAnswe s’, [Demog aphicsCon olle ::class,
’addAnswe s’])->middlewa e(’au h:api’);
Como podemos obse a , pa a de ini una u a es impo an e indica el mé odo HTTP que
es a a a ene , po ejemplo ge , pos , upda e o dele e. También se á necesa io indica el
con olado que se enca ga á de ealiza la uncionalidad a la que que emos di ecciona
median e la u a c eada.
La sección u as de La a el ambién nos o ece una uncionalidad muy ú il pa a la ges ión de

38 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
acceso (gua da in o mación o modi ica da os), es a ges ión de acceso son los middlewa e.
Los middlewa e, son a chi os o con olado es que se ejecu an cuando se ealiza una pe ición
a nues a API, es e mecanismo si e pa a il a las pe iciones HTTP que en an en nues a
aplicación. Po ejemplo en nues o p oyec o hemos u ilizado el middlewa e que La a el nos
o ece po de ec o (au h:api), es e middlewa e e i ica que el usua io que es á ealizando la
pe ición es e au en i icado en nues o p oyec o. Si el usua io no es á au en i icado, nues a
API de ol e á un mensaje de e o , pidiendo al usua io que se iden i ique (inicia sesión).
Sin emba go, en caso de que el usua io se haya au en i icado p e iamen e, el middlewa e
pe mi i á que la pe ición con inúe.
3. Con olado es
Los Con olado es son las clases que se enca gan de añadi la pa e uncional a nues a
aplicación. En nues o p oyec o enemos doce con olado es :
Au hCon olle : Ges iona el egis o y el inicio de sesión del API.
Cuando un usua io inicia sesión co ec amen e, es e con olado se enca ga á de c ea
un oken pa a pode man ene la sesión ac i a, de es a o ma se le pe mi e al usua io
con inua con la aplicación.
Un oken es una cla e de acceso pe sonal que se u iliza pa a au en ica las solici udes
HTTP que se ealizan a nues a aplicación.
Ini ialE alua ionCon olle : Es e con olado ecibe las espues as que el usua io ha
ealizado en la p ime a pa e de la aplicación.
O ien a ionCon olle , Demog aphicCon olle : Es os con olado es se enca gan de
comp oba y alida que las espues as ob enidas después de que el usua io comple e
el es de O ien ación y el es de da os demog á icos. Es os con olado es u ilizan los
modelos O ien a ion y Demog aphic pa a almacena los da os ob enidos en las ablas
o en a ion_ es y demog aphic_ es .
Alimen a ionCon olle , AseoCon olle , CleanningCon olle y Memo ycon olle : Es-
os con olado es ges ionan y alidan las espues as que el usua io ha ing esado al ea-
liza el es de memo ia, es e es consis e en mos a 9 palab as dis in as pe enecien es
a es depa amen os de un supe me cado. Después de que se mues en las palab as, el
usua io debe á in oduci las palab as que es e ecue de.
Es os con olado es se enca gan de analiza las palab as que el usua io ha in oducido,
pa a ealiza las comp obaciones en e las palab as co ec as y las palab as que in o-
duce el usua io, nos decan amos po u iliza la unción simila _ ex () de php.
La unción simila _ ex calcula la simili ud en e dos s ings (palab as) y nos de uel e
la simili ud en po cen aje, pa a el Tes de Memo ia decidimos que el mínimo po cen-
aje de simili ud en e las palab as debe ía se el 75%.
De es a o ma almacenamos odas las espues as que el usua io ha in oducido, el
núme o de palab as co ec as, que es es e caso se ían las palab as que engan un po -
cen aje de simili ud supe io al 75%, y el núme o de palab as inco ec as, las cuales
se ían aquellas que no lleguen al 75%.
3.2. ARQUITECTURA 39
Fluen Con olle : Es e con olado almacena las espues as que el usua io ha in odu-
cido en el es de A luencia, los da os que es e con olado se enca ga á de almacena
u ilizando el modelo Fluen , son el núme o de diseños únicos, el núme o de epe icio-
nes, y el núme o o al de diseños.
Loca ionCon olle : Es e con olado p ocesa los da os ecibidos del usua io al ealiza
el es de localización.
Denomina ionCon olle : Es e con olado alida las espues as que el usua io in o-
duce en el es de denominación, es e es consis e en mos a una imagen al usua io,
y es e debe á esc ibi el nomb e del obje o que se le es á mos ando.
Pa a ealiza las comp obaciones necesa ias en e el nomb e del obje o y la palab a
que in oduce el usua io, decimos que pa a es e caso lo mejo se ía u iliza la unción
de le ensh ein(). La unción de Le ensh ein calcula la dis ancia en e dos s ings. Po
ejemplo si enemos una palab a coche y o o ca o, la dis ancia de Le ensh ein se ía 4
po que se necesi an cambia 4 ca ac e es pa a que la palab a coche sea igual a ca o.
Pa a es e es , se oma án como co ec as las palab as que engan una dis ancia meno
al 30 %.
Passwo dCon olle : Es e con olado se enca ga de ealiza el cambio de con aseña
en caso de que el usua io lo solici e, pa a ello hemos c eado es unciones p incipales.
• c ea e: es a unción se enca ga de e i ica que el usua io que ha solici ado el
cambio de con aseña exis a en la BBDD, en caso a i ma i o, es a unción se
enca ga de c ea un nue o oken que se á een iado al usua io ía email.
• ind: Es a unción se enca ga de e i ica que el oken que se le ha en iado al
usua io sigue siendo álida ya que ienen un pe iodo de alidez de dos ho as.
• ese : Después de e i ica que el oken p e iamen e en iado al usua io, es álido,
es a unción ecibe como a gumen o la nue a con aseña del usua io y se enca ga
de enc ip a la con aseña u ilizando la uncion bc yp () de php pa a luego gua -
da la en nues a base de da os.
A con inuación mos a emos un ejemplo de Con olado en La a el O ien a ionCon olle .php
1<?php
2
3namespace App H p Con olle s Api;
4
5use App H p Con olle s Con olle ;
6use Illumina e Suppo Facades Au h;
7use App Models Use ;
8use App Models O ien a ion;
9use Ca bon Ca bon;
10 use Illumina e H p Reques ;
11
12 class O ien a ionCon olle ex ends Con olle
13 {
14 /**
40 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
15 *Add use s answe s o able o ien a ion_ es
16 */
17 public unc ion addAnswe sO ien a ion(Reques $ eques )
18 {
19 $ eques -> alida e([
20 ’yea ’ => ’ equi ed’,
21 ’mon h’ => ’ equi ed|s ing’,
22 ’weekDay’ => ’ equi ed|s ing’,
23 ’mon hDay’ => ’ equi ed’,
24 ’use _yea s’ => ’ equi ed’
25 ]);
26
27 O ien a ion::c ea e([
28 ’use _id’ => Au h::use ()->id, //ge use id ha is
au en ica ed
29 ’yea ’ => $ eques ->yea ,
30 ’mon h’ => $ eques ->mon h,
31 ’weekDay’ => $ eques ->weekDay,
32 ’mon hDay’ => $ eques ->mon hDay,
33 ’use _yea s’ => $ eques ->use _yea s
34 ]);
35
36 e u n esponse()->json([
37 ’message’ => ’Success ully e alua ion illed!’
38 ], 201);
39 }
40
41 }
Como podemos obse a en el código de ejemplo, el con olado O ien a ionCon olle ,
solo iene un mé odo, addAnswe sO ien a ion, es e mé odo se enca ga de comp oba que
odos los da os ecibidos po la pe ición exis an y sean álidos. En caso de que ecibamos
una pe ición con da os inco ec os, La a el au omá icamen e de ol e á un mensaje de e o
in o mando los da os que al an pa a ealiza la alidación co ec amen e, po o o lado si
los da os se han alidado co ec amen e, es a unción se enca ga á de llama al Modelo
O ien a ion, c eado p e iamen e, pa a almacena los da os en la BBDD.
3.2.3. Base de Da os
Pa a el desa ollo del API, decidimos que la mejo opción pa a pode almacena los da os se ía
u iliza una Base de da os open sou ce, po ese mo i o nos decan amos po u iliza Mysql.
La a qui ec u a de la APP es á basada en el modelo clien e-se ido . Es o quie e deci que la base
de da os se encuen a en un se ido ex e no, en nues o caso, la BBDD se encuen a en AWS.
A ella se accede a a és del API del se ido median e llamadas HTTPS. Es a base de da os
almacena á oda la in o mación de la aplicación, desde la in o mación de los usua ios egis ados
en ella, así como las espues as in oducidas po los mismos.
Ac ualmen e la base de da os iene la siguien e es uc u a 3.17:
3.2. ARQUITECTURA 41
Figu a 3.17: Es uc u a BBDD.
La BBDD cons a de 12 ablas en las que cada una almacena las espues as de los usua ios y los
da os pe sonales de es os.
Tabla use s: almacena los da os de los usua ios egis ados en la APP.
Tabla passwo d_ ese s: es a abla almacena el oken jun o con la echa y la ho a en la que se
gene a. Es a abla se modi ica cada ez que un usua io solici a un cambio de con aseña.
Tabla e alua ion_ es : en es a abla se almacenan las espues as de las 10 p ime as p egun as
del es de c ibado.
Tabla demog aphics_ es : gua da las espues as del pa icipan e co espondien es segundo
g upo de p egun as del es de c ibado
Tabla loca ion_ es : gua da po cada una de las pan allas del es de localización un booleano
( ue/ alse) en caso de habe ace ado o no, así como el núme o o al de acie os, allos y
pun os al inaliza el es .
48 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
Las a je as solían ep esen a a eas conc e as, hi os y lis as de acciones a ealiza po pa e de
odos o algunos de los desa ollado es o es e s.
Es e en o no nos lo acili ó la pla a o ma web T ello, que gua daba, ac ualizaba y comunicaba ( ía
email) de o ma dis ibuida e inmedia a odas las a eas y sus es ados cada ez que se c eaban,
asignaban o cambiaban de es ado las a je as.
3.4.3. O ganización Gene al
1. Depa amen o de Neu ología:
El depa amen o de neu ología del Hospi al Clínico San Ca los, que p opuso el desa ollo
de la aplicación pa a e alua las capacidades cogni i as de sus pacien es, es á o mado p in-
cipalmen e po el neu ólogo Jo di Ma ias-Guiu An em, como je e y supe iso en la pa e
clínica de es e p oyec o, así como Vanesa Py el Có doba, como neu óloga y enca gada del
es de denominación del lenguaje y del es de memo ia, Al onso Delgado Ál a ez como
neu opsicólogo enca gado del es de localización de obje os y del es luencia de diseños
y C is ina Delgado Alonso, como ayudan e de neu ología, enca gada de supe isa los es
que ealiza on dos de los alumnos en el hospi al.
2. Equipo de desa ollo:
El equipo de desa ollo es á o mado po los alumnos que ealizan es e p oyec o: A an xa,
And ea, Jhoselin y Jaime en calidad de p og amado es, in es igado es y edac o es de o -
ma p edominan emen e equi a i a y en unción de las necesidades del p oyec o en cada
momen o. Así como el u o Jose L. Ayala que a pa e de pone en con ac o a los médicos y
los desa ollado es, ambién cumplía el ol de consul o pa a emas de a qui ec u a, diseño
o ecnologías empleadas.
3. Reuniones con el u o :
Con el ánimo de ene seguimien o del desa ollo y de los a ances, se aco dó desde un inicio
a ene euniones pe iódicas, en las cuales el iempo en e eunión e a de po de ec o de una
semana y ue a iando en unción de la disponibilidad, pe iodos de exámenes, acaciones o
sp in s de desa ollo.
De o ma asínc ona, pa a consul as y dudas u ilizó la comunicación ía email.
4. Vie nes neu ocompu acional:
Un ie nes de cada mes, se p oduce una eunión en la que se a an emas ele an es sob e
di e en es p oyec os neu ocompu acionales, en la que es án in i ados médicos del Hospi al
Clínico San Ca los, in es igado es y desa ollado es de ambos campos.
En es e encuen o los di e en es pa icipan es ealizan p esen aciones del es ado del a e y
los p og esos de sus p oyec os. T as cada p esen ación se apo an ideas y se hacen comen-
a ios y se con as an los esul ados ob enidos.
En lo que nos compe e de es e p oyec o, se pa icipó en el mes Sep iemb e. Se expuso a
los asis en es una ase de análisis y de p o o ipos. Se analiza on los es que habi ualmen e

3.4. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 49
se ealizaban pa a es udios de capacidades cogni i as, ambién se diseña on p o o ipos pa a
la implemen ación de dichos es en disposi i os mó iles. T as la p esen ación, los doc-
o es nos hicie on comen a ios sob e los es y nos die on pau as pa a el u u o. Así, nos
p opusie on diseña nue os es di e en es a los habi uales, pe o que e alua an las mismas
capacidades cogni i as. Es en onces cuando se de inió que la o ma de abajo y comunica-
ción en e desa ollado es y doc o es iba a se más di ec a, a con inuación p o undizamos
en es a me odología de abajo.
5. Di isión en subg upos:
T as las a ias euniones con odos los in eg an es de es e p oyec o, y con el in de ene
una comunicación más luida, pode consul a dudas y compa i la iabilidad écnica de los
es , el u o p opuso asigna los, de al o ma que cada es iba a se abo dado po una pa eja
de doc o -alumno. Quedando o ganizado de la siguien e mane a:
Vanesa - And ea: Tes elacionado con la denominación de obje os.
Jo di - Jhoselin: Tes elacionado con la memo ia
Al onso - Jaime: Tes elacionado con la de ección de obje os y es elacionado con
la luencia de diseños.
Pa icipando en cada uno de los subg upos Vanesa, Jo di y Al onso en calidad de supe i-
so es clínicos.
Mien as an o, A an xa se enca ga ía de p epa a la es uc u a de la aplicación y la a qui-
ec u a de comunicación con la API y la base de da os.
Es os g upos abaja ían de o ma ágil y elegi ían en e ellos an o la ía de comunicación ya
ue a po mensaje ía ins an ánea, como po Mee ings online y la ecuencia de los mismos.
6. D i e Compa ido:
El u o , c eó una ca pe a compa ida en Google D i e, a la que enían acceso an o los
alumnos como los médicos, en la cual se ag ega on documen os ela i os a los di e en es es
exis en es, documen ación ele an e a p og amas de o denado que e aluaban capacidades
cogni i as, y o os es udios de in e és sob e el ema.
Es e espacio, si ió ambién como luga de abajo en la de inición de los es , así como
comen a ios y ac ualizaciones. Que daban cons ancia po esc i o de equisi os, co ecciones,
a ances, e c.
3.4.4. C onog ama
A con inuación se puede obse a el c onog ama comple o del p oyec o, que aba ca desde el
01/10/2020 has a el 06/06/2021. En la siguien e imagen se pueden con empla las di e en es ases
de desa ollo del mismo, así como las a eas que o man cada una de las ases.
C onog ama B ainApp
TÍTULO DEL PROYECTO B ainApp FECHA DE INICIO 01/10/20
FECHA DE FIN 06/06/21
FASE DETALLES C1 C2
OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN
SEMANA DEL PROYECTO: Semana 1 4 11 18 25 1 8 15 22 29 1 6 13 20 27 1 3 10 17 24 31 1 7 14 21 28 1 7 14 21 28 1 4 11 18 25 1 2 9 16 23 30 1 6 13 20 27
1Concepción e inicio del
p oyec o
1 - Es udio de ba e ías de es de e aluación cogni i a exis en es 1
F
I
N
D
E
L
P
R
O
Y
E
C
T
O
2 - P opues a de adap ación de es cogni i os 2
3 - Diseño de Mockups 3
4 - P esen ación p ime ie nes compu acional 4
2Desa ollo F on end
5 - In es igación e ins alación de he amien as u ilizadas 5
6 - C eación inicial de la es uc u a del p oyec o 6
7 - C eación pan allas iniciales (Splash, Login y Regis o) 7
8 - C eación pan allas de p egun as al pacien e 8
9 - C eación pan allas de p egun as demog á icas 9
10 - C eación pan allas de p egun as de o ien ación 10
11 - C eación pan allas es de habilidad 11 11 11
12 - C eación pan allas es denominación 12 12 12
13 - C eación pan allas es localización 13 13 13
14 - C eación pan allas es memo ia 14 14 14
15 - C eación pan allas es luencia de diseño 15
16 - C eación pan alla de ecupe ación de con aseña 16
17 - Con ol de e o es 17
18 - Resolución dependencias con iOS 18
3Desa ollo Backend
19 - In es igación e ins alación de he amien as u ilizadas 19 19 19
20 - C eación BBDD 20
21 - C eación API 21
22 - Conexión BBDD con API 22
23 - Con ol de e o es 23 23
24 - C eación de con olado es pa a la ecopilación de da os 24 24
25 - Conexión in e az con API 25
4Desa ollo Cloud
26 - Es udio AWS 26 26
27 - Despliegue API 27 27
28 - Despliegue BBDD 28 28
5Lanzamien o y
Ejecución
29 - In es igación en o nos de simulación 29 29
30 - Gene ación .apk pa a es eo 30
31 - P uebas en disposi i os And oid 31
32 - Gene ación .ipa pa a es eo 32 32
33 - P uebas en disposi i os iOS 33
6Cie e del p oyec o
34 - Gene ación .apk de ini i o 34
35 - Gene ación .ipa de ini i o 35
36 - Tes de usabilidad 36
37 - Documen ación 37
Exámenes
3.4. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 51
3.4.5. Desc ipción indi idual del abajo ealizado
En es a sección, amos a desc ibi indi idualmen e el abajo ealizado po cada uno de los in e-
g an es del g upo, mencionando las a eas e lejadas en el c onog ama mos ado an e io men e.
Es á desc ipción se ealiza á de la siguien e mane a:
1. Desc ipción I: And ea
2. Desc ipción II: A an xa
3. Desc ipción III: Jaime
4. Desc ipción IV: Jhoselin
De odas las a eas y sub a eas iden i icadas en el c onog ama an e io , cada in eg an e de nues o
g upo se cen ó y ealizó una mayo pa icipación en algunas en conc e o. Fuimos epa iendo los
pun os a abaja y desa olla en unción de nues as ap i udes, aunque ealizamos una pa icipa-
ción mínima en odas las a eas, pa a man ene una comp ensión y en endimien o gene al sob e
cómo es aba a anzando el p oyec o.
Desc ipción I
Como mos amos en el c onog ama, las p ime as a eas ealizadas es aban o ien adas sob e odo al
es udio de las ba e ías de es cogni i os u ilizados ac ualmen e, aplicaciones mó iles que ealizan
una e aluación cogni i a y de compo amien o pa ecido al de nues a u u a aplicación, ambién
páginas web y algún o o ipo de he amien a digi al que se u ilizase ac ualmen e pa a la e aluación
cogni i a. Cada uno de noso os ealizó es e es udio inicial po sepa ado.
T as pasa los p ime os días abajando, man u imos una eunión jun o con dos doc o es y un
neu opsicólogo del depa amen o de neu ología del Hospi al Clínico San Ca los, ellos mismos nos
p opusie on ealiza una adap ación de los es que se ealizaban en su depa amen o. Fue on a ios
los ipos de es p opues os po lo que decidimos cen a nos en uno en conc e o y epa í noslo.
Yo en especial me cen é en el VOSP Tes , y empecé in es igando es udios publicados sob e su
me odología pa a ap ende cómo uncionaba y se p esen aba a los pacien es. Fuimos haciendo
algunas euniones pa a i poniendo en común nues as ideas pa a la adap ación de los es , así
como las p ime as ca ac e ís icas gene ales que debía ene nues a aplicación.
Como es habi ual en el desa ollo so wa e, p e iamen e al diseño de una aplicación se ealizan
una se ie de maque aciones y boce os pa a hace se una idea gene al de lo que quie es cons ui .
Es os boce os se les conoce como mockups y se ealizan con la ayuda de alguna he amien a
digi al o ambién a papel. Se escogió ealiza lo con la ayuda de la he amien a digi al Adobe XD
que hemos mencionado en el apa ado 3.2 He amien as U ilizadas.
A pa e de diseña algunos boce os pa a pan allas gene ales, de o ma indi idual, se ealiza on
mockups pa a las posibles adap aciones de nues os es . Yo en pa icula , me cen é en la c ea-
ción de los mockups de la adap ación de dos sub es (dado que el VOSP Tes es una ba e ía que
con o mada po a ios sub es ) del es en el que me había cen ado.
52 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
T as una p esen ación de nues as p ime as p opues as y una eunión con nues o coo dinado y
los doc o es, se nos de alla on las p uebas que debían inclui se en la aplicación; es as se ían cua o
p uebas di e en es y ambién una se ie de p egun as gene ales y de o ien ación. Pa a abaja de
o ma más sencilla en el desa ollo de cada una de las p uebas, decidimos hace lo po pa ejas;
cada pa eja se con o maba po un especialis a (doc o o neu opsicólogo) y uno de los in eg an es
de nues o equipo. Yo abajé con Vanesa, neu óloga del hospi al con el que hemos colabo ado y
ealizamos an o la adap ación como o as ca ac e ís icas del Tes de denominación del Lenguaje
que hemos mencionado en la in oducción del apa ado 3. Me odología.
Pa a empeza con el desa ollo on end u imos que pasa po un pe iodo de es udio y ap endizaje,
así como la ins alación p e ia de odas las he amien as necesa ias pa a empeza a p og ama con
el amewo k Reac Na i e.
Después de e mina la co ec a ins alación del so wa e necesa io, nos pusimos en conc e o con
la c eación de la es uc u a del p oyec o. El inicio de es e p oyec o se c eó en Visual S udio Code
y lo subimos a Gi Hub pa a pode compa i odas las modi icaciones en e odos los in eg an es
del g upo.
Una ez c eado el p oyec o inicial y decidida su es uc u a, empecé con la c eación de las pan allas
iniciales, Splash (pan alla de inicio a la aplicación), la pan alla de Login (Inicio de Sesión) y
la pan alla de Regis e (Regis o). El código desa ollado lo lle é a cabo jun o con o a de los
in eg an es de nues o equipo epa iéndonos equi a i amen e el abajo.
Una ez e minadas las is as de es as pan allas y as o a eunión con los doc o es del Hospi-
al Clínico, conc e amos las p egun as iniciales que se ealiza ían a los pacien es p e iamen e y
pa icipé de la misma o ma que he indicado pa a el desa ollo de las pan allas iniciales, es deci
desa ollando el abajo de o ma equi a i a jun o con un in eg an e más.
Todo el cues iona io inicial lo comp endían diez pan allas de p egun as gene ales, dos pan allas
de p egun as de o ien ación, y cua o pan allas de p egun as demog á icas, sumando un o al de
dieciséis pan allas que nos di idimos a la mi ad. Realicé la c eación de esas pan allas, así como
las pan allas de in o mación necesa ias al inicio de cada ipo de bloque de p egun as.
Te minando es a pa e, empecé con el desa ollo y c eación de las pan allas pa a el Tes de De-
nominación del Lenguaje. Al se es a una p ueba adap ada de un es cogni i o necesi é euni me
a ias eces con Vanesa, pa a conc e a algunas especi icaciones del diseño y de la uncionalidad.
Es e es es aba compues o po ein e pan allas, y además de o ma pos e io se añadie on dos
pan allas más pa a inclui demos aciones de la p ueba y ayuda al pacien e a en ende como se
ealiza ía. A odas es as pan allas se le sumó la c eación de o as pan allas de in o mación pa a
indica al pacien e el o den y el ipo de es a ealiza además de o as pan allas pa a mos a las
ins ucciones.
Una ez uimos e minando la pa e on end, se ealizó un p oceso pa a el con ol de e o es en la
aplicación. Realizamos g acias a los en o nos de simulación And oid S udio y XCode una e isión
3.4. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 53
del uncionamien o de nues a APP, y ecogimos un lis ado de posibles escena ios con los que nos
pod íamos encon a y pod ían da e o .
Den o de odos los ipos de con ol de e o es, yo me cen é en los de la pa e on end, en especial
en los posibles casos en los que el usua io es aba inac i o po un iempo p olongado, ambién en
con ol de ipos, que es cuando el usua io in oduce una en ada de un ipo di e en e al espe ado,
es o es po ejemplo cuando espe amos una en ada de ipo numé ico y la en ada ecibida sea de
ipo s ing y ice e sa. O o ipo de con ol de e o es que apliqué ue on el con ol de en adas
acías, pa a e i a en muchos de los casos donde necesi amos sabe la espues a del usua io a una
p egun a y se le impidiese pasa a la siguien e pan alla o ol e hacia a ás has a que con es ase,
es o se hizo in o mando con un mensaje de ale a. Después de la aplicación de con ol de e o es
a la aplicación, se ol ió a ealiza la simulación comple a de la secuencia de la aplicación pa a
comp oba que es os con oles de e o es aplicados uncionaban co ec amen e.
Pa a la pa e de desa ollo backend, ambién se ealizó en g upo un es udio de las he amien as que
necesi a íamos, así como la sin axis que que íamos u iliza y el se ido que íbamos a escoge pa a
almacena nues a BBDD. Una ez aco dado u e que ap ende al p incipio el uncionamien o
de es as mismas y ealiza la ins alación co ec a de odas las he amien as (La a el, MySQL
Wo kbench, Pos man, e c.) pa a empeza a abaja con ellas y ealiza u u as p uebas.
Cuando ue on c eadas po o o de los in eg an es del g upo la API y BBDD, ealicé a ias p uebas
necesa ias pa a consegui la ecepción adecuada de las espues as del Tes de Denominación del
Lenguaje. Pa a el pos e io despliegue en la nube de nues a API y BBDD ambién u imos que
es udia como uncionaban los se icios que nos o ecía Amazon Web Se ices y como podíamos
u iliza los.
Cuando e minamos con una p ime a e sión uncional de la aplicación debíamos ealiza p uebas
de es ing pa a comp oba el co ec o uncionamien o de es a. Pa a ello in es igamos en como
gene a el iche o ejecu able de nues a APP y una ez ob enido ealizamos las p uebas. En mi
caso cabe des aca que al no dispone de un disposi i o iOS no ealicé p uebas pa a es a e sión,
pe o si las ealicé pa a And oid. De es a o ma pudimos encon a algún allo o pun o de mejo a,
soluciona lo o mejo a lo an es de ob ene la e sión uncional.
Po úl imo, ealicé en conjun o con mis compañe os el diseño de la es a egia de e aluación de
usua ios y las p egun as que íbamos a aplica en el es de usabilidad.
Desc ipción II
Las p ime as a eas ealizadas ue on in es iga las ba e ías de los es , aplicaciones, páginas web
y he amien as u ilizadas pa a la e aluación cogni i a median e la ealización es neu ocogni i os.
A su ez, se nos pidió de algunos de los es u ilizados en el Hospi al Clínico San Ca los en la
ac ualidad, una posible adap ación p opues a po noso os. Pa a ello, hubo que es udia cada uno
de los es , como las á eas cogni i as que e aluaban, y hace a ias euniones en e los in eg an es
del g upo pa a pone en común odas nues as ideas.

54 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
Después de una in es igación p o unda de a ias semanas y una idea común acep ada po odos,
ealizamos una p esen ación en la que p oponíamos nues as adap aciones, incluyendo mockups
ealizados po noso os mismos, pa a que pudiese queda cla a la idea p opues a.
T as esa p esen ación, y euniones con nues o u o y el g upo de neu ólogos, se nos explicó en
qué iba a consis i inalmen e la aplicación que íbamos a desa olla y las di e en es p uebas que
dicha aplicación iba a con ene . Pa a ello, se di idie on las p incipales a eas en subg upos den o
del g upo de abajo pa a hace más dinámico el abajo.
Pa a la pa e de on end, decidimos abaja con Reac Na i e, pues o que es un amewo k con el
que ninguno había abajado an es, u imos que in es iga la o ma de u ilización del mismo, así
como su co ec a ins alación.
Una ez ins aladas las he amien as pa a empeza con el desa ollo del on end po cada uno de
los in eg an es del g upo, mien as mis compañe os se dedicaban al desa ollo de la pa e on end,
yo me dedicaba a la pa e del backend.
No se nos p opuso ninguna he amien a en conc e o pa a es a pa e, po lo que as euniones en e
el g upo de abajo e in es iga cada uno aquellas que nos pudiesen se más áciles y comp ensibles
de usa . Decidimos u iliza La a el, ya que algunos in eg an es del g upo habían abajado an es
con es e amewo k y hace una BBDD sql. Aun así u e que es udia su o ma de ins alación y
u ilización, ya que e a comple amen e nue o pa a mí.
T as la ins alación del amewo k y odas las he amien as que se necesi aban pa a su u ilización,
como MySQL Wo kbench pa a la isualización de la BBDD, La a el pa a hace p uebas de inse -
ción de da os en la BBDD, e c. C eé la API que u iliza íamos pa a el p oyec o.
Después de a ias euniones en e los in eg an es del p oyec o, exponiendo a mis compañe os mis
ideas y p esen ando un posible esquema sob e la BBDD, las p incipales ablas que o ma ían la
API y los da os que se gua da ían en cada una de las ablas; comencé con la c eación de la BBDD
que i ía in eg ada en la API c eada an e io men e.
Es o supuso la c eación de las p ime as mig aciones, modelos de da os y con olado es pa a cada
una de las p ime as ablas de la BBDD. Es as ue on: la abla de usua ios (use s), la abla de
p egun as al pacien e (ques ions), la abla de p egun as demog á icas (demog aphics) y la abla de
p egun as de o ien ación (o ien a ion).
En es e caso, el modelo de da os de cada una de las ablas con iene los di e en es a ibu os que se
gua dan en la abla; así como sus espec i os con olado es que se enca gan de alida los da os
in oducidos po el pacien e, es deci , que co espondan con los que admi e la abla, como los ipos
de da os (s ing, bool, e c.) y de c ea la ila co espondien e en la abla.
T as la c eación de las ablas, con ayuda de Pos man, comencé a hace p uebas pa a la inse ción de
los da os en cada una de las ablas. A su ez, se expuso un con ol de e o es, en el que des acan el
caso de que los da os in oducidos no co espondían con los eque idos, que no hubiese conexión
con la BBDD, e c. Una ez me asegu é de que los da os se incluían co ec amen e, se conec ó la
BBDD con la API.
3.4. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 55
Una ez conec ada la API con la BBDD y asegu ándome de que seguía uncionando co ec amen-
e, se comenza on a conec a cada una de las ablas del backend con su pa e co espondien e en
el on end.
Es e p oceso ue algo más la go, po que iban su giendo e o es an o en backend como en on end
y en e mis compañe os y yo u imos que i solucionándolos.
Cuando la pa e de egis o, inicio de sesión y el gua dado de las p ime as espues as de los usua-
ios es u o co ec a, p ocedí a c ea las ablas de las p uebas p incipales, en el siguien e o den:
abla del Tes de Localización, abla del Tes de Denominación del Lenguaje, abla del Tes de Me-
mo ia y inalmen e la abla del Tes de Fluencia de Diseño. Pa a ello se c ea on sus mig aciones,
modelos de da os y con olado es co espondien es.
A di e encia de las cua o p ime as ablas que c eé al comienzo, es as ue on algo más complejas
de c ea . Es o se debe a que a pa e de gua da cada una de las espues as del usua io que es á
haciendo la p ueba, se calculan el núme o de allos y el núme o de acie os inales. Po lo que
cada uno de los con olado es además, con iene la lógica co espondien e en lenguaje php pa a
ob ene las pun uaciones co espondien es.
T as c ea las di e en es ablas y se p obadas de nue o con Pos man, las conec é con sus co-
espondien es pa es en on end. Una ez hecha es a conexión en cada una de las p uebas, se
comenzó un p oceso la go de p uebas, ya que al comienzo no se in oducían bien en la base de
da os, o di ec amen e la conexión con la BBDD allaba.
Finalmen e, cuando odo el lujo de on end y backend uncionaba co ec amen e, se c eó la ins-
ancia en AWS de la API y la BBDD. Haciendo p e iamen e un es udio de como hace el desplie-
gue de ambas en AWS. Cuando la ins ancia se c eó y uncionaba co ec amen e desde nues os
o denado es, in es igué sob e la o ma de gene a un a chi o ejecu able pa a pode p oba la APP
desde un disposi i o mó il.
T as su co espondien e in es igación, u imos que gene a dos ejecu ables di e en es, uno pa a
And oid, llamado .apk y o o pa a iOS llamado .ipa.
El .apk podía se gene ado desde cualquie o denado , pe o el .ipa únicamen e se podía hace des-
de un o denado con sis ema ope a i o macOS.
Po lo que me cen é en gene a el co espondien e .apk, ya que el sis ema ope a i o de mi o de-
nado es Windows. Es e p oceso nos lle ó bas an e iempo, po que nos uimos dando cuen a de
e o es en el lujo de las pan allas que u e que soluciona con mis compañe os, como los con-
ado es de iempo que gene aban e o es en el paso de pan allas, co ecciones de es ilos en las
pan allas, e c. En es e p oceso ambién es u o p esen e nues o u o , ya que cada .apk gene ado a
pa e de se p obado po noso os mismos, ue p obado po él y nos iba dando eedback sugi iendo
algunos cambios.
Se hicie on odas las co ecciones pe inen es, y pos e io men e me cen é en gene a el .apk de-
ini i o con el cuál hemos p esen ado es e abajo, y que ienen an o el u o cómo el g upo de
neu ólogos, pa a hace sus co espondien es p uebas.
56 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA
Al mismo iempo del pe íodo de gene ación de a chi os ejecu ables, jun o con mis compañe os
p opusimos una se ie de p egun as que se i ían de ayuda pa a mejo as u u as de la APP, como
es de usabilidad. El cual ue ap obado po nues o u o y di undido a los doc o es.
Desc ipción III
Como podemos e en el c onog ama, la p ime a ase es el es udio de ba e ías de es de e aluación
cogni i a exis en es. En ella los analizamos, pa a en ende cuál e a su unción y cómo se ealiza-
ban, qué no mas había que segui pa a su ealización y cómo in e p e a sus esul ados. T as es o,
ealicé es de o ma p esencial, en el hospi al. El p og ama que u ilicé (“Vienna Tes Sys em”),
implemen a una ba e ía de es , que me p opo cionó in o mación sob e cómo se disponían es en
una pla a o ma digi al, en ez de los adicionales, en papel. Después de es a ase de análisis de las
p uebas cogni i as, pa icipé en las p opues as de adap aciones de es conc e os a una aplicación
mó il. Es a ase es udió cuales e an más iables y qué en ajas y des en ajas se nos p esen an al
u iliza un sma phone, como medio pa a las p uebas. Lo más impo an e de es a ase es la gene-
ación de nue os es . Es deci , es que e alua an las mismas capacidades cogni i as, pe o ue an
di e en es a los o iginales.
De o ma complemen a ia, es udié es simila es, exis en es en o as en idades. Busqué ca ac e-
ís icas como: qué e aluaban sus es , si usaban sonidos, si necesi aban de supe isión y si e an
de pago. El siguien e paso ue la ealización de mockups y p o o ipos de las adap aciones. En
conc e o, yo ealicé la adap ación del es de “La To e de Lond es”. Es e es disponía eglas si-
mila es, pe o en luga de u iliza o es y discos, u ilizaba un able o e ical y ichas de colo es.
También, el núme o de “columnas” e a supe io y el núme o de ichas de las que disponía, no e a
limi ado. Es a ase de es udio ue expues a en el p ime ie nes compu acional, en la que pa icipé
ac i amen e y pude con as a lo p opues o, con los doc o es.
Seguidamen e, ino la ase de ins alación de las he amien as. An es de empeza el p oyec o no
había enido con ac o con ecnologías de aplicaciones pa a disposi i os mó iles. El F amewo k
“Reac Na i e”, ue el p ime paso en es e mundo, y con el lenguaje de p og amación en el que
es á basado, Ja aSc ip . Po ello, al inicio, busqué documen ación o icial, o os, es udié u o iales y
en endí cómo e a la a qui ec u a del F amewo k. T as es a inme sión en la ecnología, pa icipé de
o ma pasi a du an e la c eación de las p ime as pan allas que se p esen an en nues a aplicación.
Apo ando ideas, in es igando cómo pode ep esen a cie as ca ac e ís icas y p obando algunos
componen es que pudie an esul a de ayuda.
Como se aco dó, ui el enca gado de adap a el Tes de Localización. Pa iendo de la desc ipción
p opues a po el neu opsicólogo, es udié cómo pode implemen a es e es de la mejo o ma. En
un p incipio, exis ie on a ios equisi os que abo da . El p ime o e a cómo lle a es e es a la
emá ica de la APP (supe me cado), pues o que la desc ipción inicial, e an dos cuad ados. Uno
supe io con núme os dispues os alea o iamen e y o o in e io con un pun o que ep esen a la
posición de un núme o conc e o, de los del cuad ado de a iba. T as la alidación del neu opsicó-
logo, encon é una solución que ue la de ini i a: los cuad ados se con e i ían en “ca i os de la
3.4. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 57
comp a” y los núme os, en piezas de u a. Llegado a es e pun o, la pa e isual es aba cubie a.
Fal aba, en onces, implemen a la pa e in e na en la que se iban a ecoge las acciones del usua-
io, como con abiliza un allo o un acie o. Pa a implemen a es o, busqué la mejo o ma que me
o ecía Ja aSc ip pa a ecoge la in o mación y op é po di idi la pan alla en cinco celdas. Cada
celda e a un á ea in isible ác il que ecogía la in o mación de la pulsación del usua io. Todo ello,
pa a si ua el á ea de acie o, exac amen e, sob e la u a que e a la co ec a y desca a las á eas
colindan es. Es o hacía el código eu ilizable y que sólo hubie a que modi ica los amaños de las
á eas en unción de dónde se encon a á la u a a elegi . Una ez el es cumplía los equisi os, se
aco dó que end ía dos pan allas demo con ejemplos, diez pan allas de e aluación y la pun uación
se ecoge ía como acie os o allos.
O o de los es que ealicé ue el de Fluencia de Diseño. Es e es , ambién desc i o po el neu-
opsicólogo, cons aba de la ealización de diseños únicos uniendo cinco pun os con líneas. Se
sus i ui ían los pun os po esas, pe o las líneas se man end ían. Una ez de inido isualmen e, la
o ma de aplica lo ue la siguien e: las líneas de unión, se ían implemen adas como bo ones, que
al pulsa los pin a ían una línea, en e las dos esas más ce canas en e sí. Si se pulsaba de nue o,
la línea desapa ecía. Respec o a la pun uación, se de inió que el usua io pudie a c ea un máximo
de quince diseños (únicos o no), y que como máximo, se dispusie a de un minu o. Pa a es o úl imo
u e que añadi un empo izado . En es e es se u ilizó una única pan alla que se iba modi icando
en unción de las acciones del pacien e. Cuando es e inalizaba un diseño, se pulsaba un bo ón en
la pa e in e io que decía: “Siguien e”. En es e momen o se almacenaba la in o mación del diseño
ealizado y se limpiaba la pan alla. La demo disponía de es ejemplos, en los que se le in o ma al
pacien e cómo se deben ealiza los diseños. También se le ad e ía si epe ía alguno. Ello supone
el análisis de los diseños y la compa ación en e sí. Una ez e minada la p ueba se en ía una
lis a con odos los diseños, de donde se ex ae la in o mación sob e: diseños únicos, epe idos y
po cen aje de acie o.
Respec o a los e o es ela i os al diseño, las dos p uebas que implemen é, e an es en los cuales
la in e acción a in e p e a , po pa e del usua io con el sma phone, e a la posición de la pulsación
y ambién, es a posición espec o de lo que se ep esen aba en la pan alla. E a muy impo an e
que los di e en es amaños de pan alla no a ec asen a la ep esen ación isual de los elemen os,
ni a la posición ela i a ocada po el pacien e. Es o me obligó a p oba lo en di e en es pan allas.
Las cuales mos aban las imágenes de o ma deses uc u ada y hubo que e ac o iza los es ilos
de los componen es isuales, pa a que usa an po cen ajes ela i os a la pan alla y no a píxeles.
O a esolución de bugs que u ie on que e más con oda la aplicación en sí, ue on: el con ol
de ugas de memo ia y el mal uso de empo izado es. Así como, e o es ela i os al aspaso de
in o mación en e pan allas. Po úl imo, en la ase p oac i a del con ol de e o es que pudie a
ealiza el pacien e, in es igué e implemen é la o ma en la que los pacien es no pudie an i hacia
a ás, en mi ad de una p ueba; e i a que la aplicación se pusie a en modo apaisado, y inalmen e,
las ale as po exceso de iempo sin ac i idad.
Ya que e a el único alumno que disponía de un equipo Mac, ui el enca gado de ealiza la e sión
de la aplicación en el sis ema ope a i o iOS. Una de las en ajas de usa Reac Na i e es que
64 CAPÍTULO 4. TEST Y EVALUACIÓN DE USABILIDAD
P egun a 2: De la siguien e g á ica e e en e a la p egun a núme o 2, podemos con-
clui que las demos aciones p esen es al comienzo de cada uno de los es si en de
ayuda a los usua ios de la APP, pa a luego pode ealiza los co ec amen e.
Figu a 4.2: P egun a 2 del es de usabilidad.
P egun a 3: La g á ica co espondien e a la e ce a p egun a nos in o ma de que las
explicaciones de los es de la APP son lo su icien emen e cla as pa a los usua ios.
Figu a 4.3: P egun a 3 del es de usabilidad.
P egun a 4: La espues a a la p egun a núme o 4 nos indica que pa a la mayo ía de
usua ios que han p obado la APP la p ueba más di ícil de ealiza ha sido el Tes de
Memo ia.

4.2. EVALUACIÓN DE LA USABILIDAD 65
Figu a 4.4: P egun a 4 del es de usabilidad.
2. Es e siguien e bloque o mado po las cues iones 5 y 6, e alúan cómo e a el en o no en el
que se encon aba el pacien e cuando ealizó la p ueba. Es as p egun as las conside amos
de suma ele ancia debido a que, si el usua io con aba con algún ipo de dis acción en
el momen o de hace la p ueba, es o pod ía in lui en que pe cibiese alguna pa e de la
ejecución con di icul ad y que no se debiese en conc e o po la uncionalidad y diseño de la
APP.
P egun as 5 y 6: Las espues as co espondien es a las p egun as 5 y 6 del es de
usabilidad si en de ayuda a la ho a de analiza las espues as de los es ealizados
po cada uno de los usua ios en la BBDD, ya que en es e caso, al no habe enido
ningún ipo de dis acción no debe ían exis i g an núme o de allos en cada uno de
los es .
Figu a 4.5: P egun a 5 del es de usabilidad.
66 CAPÍTULO 4. TEST Y EVALUACIÓN DE USABILIDAD
Figu a 4.6: P egun a 6 del es de usabilidad.
3. El e ce bloque o mado solo po la p egun a 7, es á indicado pa a e alua si el iempo que
damos a cada una de las p uebas es su icien e pa a el usua io.
P egun a 7: Cada uno de los usua ios han espondido que el iempo dado pa a cada
una de las p uebas es el adecuado.
Figu a 4.7: P egun a 7 del es de usabilidad.
4. El úl imo bloque de p egun as se cen a en e alua la sa is acción gene al del pacien e con
espec o a nues a aplicación, dándole la opción de añadi algún ipo de comen a io y ob ene
aspec os conc e os que podamos alo a y mejo a en un u u o.
4.2. EVALUACIÓN DE LA USABILIDAD 67
P egun a 8: La sa is acción de los usua ios con la APP es bas an e a o able.
Figu a 4.8: P egun a 8 del es de usabilidad.
P egun a 9: Finalmen e en el es de usabilidad añadimos una p egun a en la que los
usua ios podían apo a la opinión que conside asen sob e la APP. De es a p egun a
ob u imos una única alo ación, en la cual, es de los usua ios coincidían y conside-
aban que el iempo de espe a en cada una de las pan allas co espondien es al Tes de
Denominación del Lenguaje e a demasiado. A lo que p opusie on o añadi un bo ón
que pe mi iese a anza o bien disminui dicho iempo de espe a. Aunque es a alo a-
ción se ecoge con la in ención de mejo a aspec os a u u o, en conc e o, es e iempo
es á es ipulado a 20 segundos po c i e io médico; pues o que la APP es á p incipal-
men e di igida a pe sonas con en e medades neu odegene a i as, es e iempo pod ía
esul a más adecuado pa a ellas.
Figu a 4.9: P egun a 9 del es de usabilidad.
Finalmen e, as ealiza el p oceso comple o de alidación obse amos una co ec a acep ación de
la he amien a po pa e de odos los usua ios, incluido el neu opsicólogo que ha es ado p esen e
du an e la adminis ación de los es .
Capí ulo 5
Conclusiones
La p incipal conclusión ob enida as el es udio lle ado a cabo a lo la go de es e T abajo de Fin de
G ado es que hemos cumplido con el p ime obje i o ma cado al inicio del p oyec o. Siendo es e
el desa ollo e implemen ación de una aplicación de au oadminis ación de es cogni i os pa a
disposi i os mó iles. Aunque es a no es la e sión inal, se ha conseguido ealiza el despliegue
de una e sión uncional en a ios disposi i os mó iles And oid e iOS.
Po o o lado, obse amos que la lógica inal aplicada pe mi e la ecopilación y p ocesamien o
de las espues as de los usua ios a cada uno de los es , p opo cionando así una es uc u a de
ipo almacén de da os, que deja odos los esul ados del pacien e de o ma es uc u ada y il ada.
Además, es os esul ados se han p ocesado con el p opósi o conc e o de acili a al especialis a el
núme o de acie os y allos ob enidos en cada una de las p uebas.
Finalmen e, g acias a la colabo ación de Al onso Delgado, neu opsicólogo del Hospi al Clínico
San Ca los, se han podido ealiza las e aluaciones de alidación necesa ias pa a ealiza un aná-
lisis sob e la usabilidad de nues a aplicación.
Del es udio pos e io de es os esul ados podemos conclui que nues a aplicación cumple con los
p incipales obje i os p opios de cualquie p oduc o so wa e, que es, se ácil de usa e in ui i a,
además de que la sa is acción gene al de los usua ios ha sido cla amen e posi i a.
68
Capí ulo 6
Plani icación a u u o
T as odos los esul ados ob enidos con el desa ollo de la APP y las conclusiones mencionadas
en el apa ado an e io , cabe indica que oda ía queda pa e de desa ollo a con inua pa a i com-
plemen ando y pe eccionado es a aplicación. De es a o ma pod íamos ob ene una he amien a
de au oadminis ación de es cogni i os que se pueda implan a den o de depa amen os de neu-
ología y pudie a se u ilizado po ecomendación de especialis as pa a el uso en casa po pa e de
los usua ios.
Como hemos mencionado en la sección 4 de es a memo ia, desa ollamos una écnica de e alua-
ción a a és del diseño de un es de usabilidad. Es e es nos si ió pa a comp ende los aspec os
de la APP que debemos mejo a pa a acili a la in e acción en e la in e az de usua io y el u-
u o pacien e. Es os aspec os pa a mejo a que hemos ob enido como esul ado de una p ime a
anda de e aluación de usua ios, debe án se los p ime os en modi ica se y adap a se pa a segui
desa ollando la APP de ca a a una nue a e sión.
En segundo luga , y una ez ealizados las modi icaciones opo unas, debe íamos amplia el a-
maño mues al de usua ios pa a e alua la APP y ealiza un análisis es adís ico de los esul ados
ob enidos. Es e es udio debe ía ealiza se en población sana (como hemos hecho p ime o, e a-
luando a los acompañan es de pacien es que acuden al depa amen o de neu ología) pa a ayuda a
la no malización de los da os.
Como hemos explicado en es a memo ia, en cada espues a de cada es se e alúa al usua io con
acie o o allo, y nos quedamos con el o al de és os al inal de que se ealicen odos los es .
No maliza , implica que debemos analiza cual es la pun uación media ob enida po pa e de odos
los usua ios e aluados pa a luego pode in e p e a a pa i de esos esul ados cuáles se ían los
ob enidos po una pe sona con alguna en e medad neu odegene a i a p esen e.
Es e análisis no solo implica ía analiza los esul ados de los es si no ambién analiza las es-
pues as a las p egun as gene ales y de o ien ación que se ealiza on p e iamen e al inicio de los
es .
Una ez ealizada es a ase de es udio se pod ía aplica es a misma e aluación a o o ipo de
población como son los usua ios con en e medad neu odegene a i a ya diagnos icada. Con es os
esul ados se pod ían compa a los ob enidos p e iamen e en la ase an e io .
69

70 CAPÍTULO 6. PLANIFICACIÓN A FUTURO
Pa a da o o paso más adelan e se pod ía adap a algún o o ipo de es cogni i o que mida o o
ipo de uncionalidad, incluyendo écnicas de econocimien o de oz y es ímulos audi i os, pa a
in en a ealiza una e aluación cogni i a más comple a al pacien e. De es a mane a se pod ía i
adap ando en medida de las necesidades que ayan su giendo, cambios o adap aciones de o os
posibles es que se ealizan de mane a p esencial y supe isada a a és de la aplicación.
Po úl imo, pod íamos implemen a y econ igu a el diseño de alguno de nues os es como es
el de localización de pun o o el es de luencia de diseño, pa a adap a lo a disposi i os able s.
Ac ualmen e nues a aplicación es á con igu ada pa a disposi i os sma phone, pues es os dispo-
si i os son los más habi uales y de los que en mayo p obabilidad dispone una pe sona. Pe o pa a
aquellas pe sonas que dispongan además de es e ipo de disposi i o o able a (o bien dispongan
sólo de es e ipo), implemen a una e sión adap ando cie os pa áme os de con igu ación que
pe mi an el uso en able s acili a á la posibilidad de ealiza los es a a és de nues a aplica-
ción y amplia á aún más el núme o de pe sonas con posibilidad de ealiza las desde su p opio
disposi i o.
Apéndice A
In oduc ion
The inc ease in human li e expec ancy, combined wi h demog aphic g ow h, has led o he eme -
gence o a g ea e numbe o cases o neu odegene a i e diseases. Among o he hings, his in-
c ease has led o a delay in ob aining a diagnosis due o a lack o medical ca e. The e o e, he
in en ion o his wo k is o help, as a as possible, o mi iga e his p oblem.
A.1. Neu odegene a i e diseases
Neu odegene a i e diseases o m an ex ensi e pa in he ield o medicine, speci ically in he ield
o neu ology. Mo eo e , hey a e commonly cha ac e ised as diseases o unknown o igin, wi h
p og essi e de elopmen o hei symp oms, which, in u n, show he g adual disin eg a ion o
one o mo e pa s o he human being’s ne ous sys em. In addi ion o hese cha ac e is ics, he e
is also a dec ease in unc ionali y and pe sonal independence.
People su e ing om one o hese diseases equi e ull and con inuous ca e, which jus i ies he
need o pa ien s o be ea ed in speci ic uni s. [1]
These diseases can be classi ied depending on he clinical mani es a ions ha he pa ien p esen s;
amongs hem we can di e en ia e hose ha mainly show a demen ia synd ome, such as Alzhei-
me ’s; Those ha a e exposed wi h mo emen and pos u e diso de s, in he case o Pa kinson’s;
hose ha p esen p og essi e a axia, i.e. lack o muscle con ol o coo dina ion o olun a y mo-
emen s, such as ea ing, in he case o Ce ebella A axia; o hose ha show muscle weakness
and a ophy, o example Amyo ophic La e al Scle osis; and many o he diseases wi h di e en
symp oms.
All hese neu odegene a i e diseases do no ha e a ea men ha ac s on he cause ha o igina es
i , bu a he pallia i e ea men s a e applied, ha is o say, hey do no ind a cu e. [2]
A.2. Why his TFG is p oposed
The ea ly de ec ion and diagnosis o neu odegene a i e diseases, acco ding o di e en in e na-
ional s udies, is cu en ly conside ed a signi ican public heal h p oblem s ill un esol ed, as hey
71
72 APÉNDICE A. INTRODUCTION
e lec an a e age delay o 8 o 32 mon hs, be ween he appea ance o he i s symp oms and he
diagnosis o he disease i sel .
An ea ly diagnosis would, among many o he hings, inc ease unde s anding o he p oblem and
p o ide access o ea men and social suppo . Howe e , o da e, no coun y has p oposed sys e-
ma ic sc eening o pa ien s su e ing om his ype o disease in p ima y ca e, despi e he ac ha
he pe cen age o undiagnosed cases is e y high. [3]
The p oposal o his inal deg ee p ojec , in he cu en con ex , aims o help wi h he p oblems
desc ibed, ha is, o allow cogni i e es s o be ca ied ou no only and exclusi ely in a medical
cen e, whe he i is a heal h cen e o a hospi al. This would also p o ide a solu ion o he cu-
en delay in ob aining he diagnosis o he disease, which would also accele a e he p essu e o
heal hca e.
A.3. Objec i es o his TFG
The main objec i e o his Final Deg ee P ojec is he implemen a ion and de elopmen o a hyb id
mobile applica ion, ha is o say, a ailable o de ices wi h And oid o iOS ope a ing sys ems,
which includes a se ies o cogni i e assessmen es s.
To his end, his wo k was done in collabo a ion wi h he Neu ology Depa men o he Hospi al
Clínico San Ca los, who showed us he di e en es s hey wo ked wi h and p o ided us wi h hei
adap a ion o mobile de ices. Thus, he answe s o each o he es s pe o med on he pa ien s a e
s o ed; and, in u n, sco es a e ob ained om hem, which will la e be s udied by hese specialis s.
These sco es will p o ide he neu ologis wi h an es ima e when making he pa ien ’s diagnosis.
Likewise, ano he objec i e o his applica ion is o allow he sel -adminis a ion o he es s o he
pa ien s in a com o able and simple way.
On he o he hand, i is wo h no ing he challenge in ol ed in ca ying ou a g oup so wa e
p ojec om he ou se , as his in ol ed de ailed planning o all i s phases, om he s udy o i s
implemen a ion and es ing. This made i necessa y o o ganise he en i e eam, plan in de ail he
ime and esou ces a ailable and pu in o p ac ice he knowledge acqui ed h oughou he yea s o
he cou se.
A.4. S uc u e o he documen
This documen is s uc u ed in a se ies o chap e s, he con en s o which a e desc ibed below:
In oduc ion: desc ibes he p oblem explained in he p e ious sec ion, as well as he main
objec i e o which his wo k is ca ied ou .
S a e o a : con ains a de ailed desc ip ion o he esea ch and publica ions ca ied ou in
he ield o ou wo k, i.e. wi hin he ield o neu ocogni i e diseases and he ools cu en ly
used o ca ying ou cogni i e es s.
A.4. STRUCTURE OF THE DOCUMENT 73
Me hodology: desc ibes he inal esul o he applica ion. A he same ime, he echnolo-
gies and ools used o he de elopmen o ou applica ion a e explained in de ail, as well as
he s eps and o ganisa ion o he eam when ca ying ou he wo k.
Usabili y es and e alua ion: p esen s a usabili y o m comple ed by use s a e using he
APP. As well as a compila ion o he di e en esponses ob ained.
Conclusions and u u e lines: his chap e p esen s he conclusions o he wo k ca ied
ou , as well as he possible imp o emen s ha could be made o he applica ion a e i has
been p esen ed.
Ag adecimien os
P ime amen e, ag adece a cada una de nues as amilias, en especial a nues os pad es y he ma-
nos, po con ia y c ee en noso os, no sólo en nues os años de ca e a uni e si a ia, sino en cada
uno de nues os pasos en la ida.
G acias a nues os amigos po apoya nos y da nos ue zas pa a con inua cuando se p esen aban
di icul ades en nues o camino.
Ag adece ambién a odas aquellas pe sonas con las que hemos abajado du an e los años de
nues a ca e a, an o compañe os como los di e en es docen es que hemos enido a lo la go de
es os años.
En especial, ag adece al u o de es e p oyec o José Luis Ayala Rod igo, que nos ha o ien ado y
ayudado en odo momen o desde los inicios de es e abajo, mos ándose disponible siemp e que
ha podido y lo hemos eque ido. A endiendo a cada una de nues as necesidades y p oblemas,
apo ándonos posibles soluciones pa a que es e abajo se ealice con éxi o.
Po úl imo ag adece a Vanesa Py el Có doba y Jo di Ma ías-Guiu An em, neu ólogos y a Al onso
Delgado Ál e ez, neu opsicólogo del Hospi al Clínico San Ca los, que ambién nos han ayudado
en la ealización de es e abajo, acla ándonos cualquie duda y mos ando in e és po la ase de
desa ollo del mismo.
80