Utilizan IA y 'deep learning' para mejorar los procesos de rehabilitación de pacientes con problemas de movilidad

MADRID, 26 (SERVIMEDIA)

El Instituto de Biomecánica (IBV) emplea tecnología basada en inteligencia artificial (IA), y más concretamente el 'deep learning' o 'aprendizaje profundo', para mejorar los procesos de rehabilitación de pacientes con problemas de movilidad.

Según informó el IBV, para ello desarrolló el proyecto DEEP-LAB, cuyo objetivo es explorar el potencial uso de nuevas metodologías sin la instrumentación de marcadores sobre el cuerpo del paciente ('markerless'), de registro y de análisis de los movimientos humanos, basadas en el 'deep learning', con aplicación en el ámbito de la salud, y especial foco en el análisis de la marcha humana.

La tecnología de 'deep learning' representa una oportunidad para la mejora de los actuales sistemas de registro y análisis de la marcha humana utilizados en el ámbito clínico y asistencial, ya que permite comprender mejor cómo se mueven las personas, analizar los patrones de movimiento y los datos de sensores para evaluar la postura y la mecánica corporal. Esto es de "gran utilidad" en terapia física y en la prevención de lesiones, entre otras muchas aplicaciones.

Estas soluciones permiten el registro y análisis de movimientos de forma "ágil", presentando potenciales aplicaciones para la mejora de los procesos de rehabilitación de pacientes con patologías de la marcha, como puede ser el caso de personas con afectación motora tras un daño neurológico.

El director de innovación de Tecnologías en IBV, Ignacio Bermejo, explicó que algunas de las potenciales ventajas que estas metodologías representarán para los profesionales clínicos son la "mejora" en la planificación de los procesos de recuperación, una evaluación "precisa y objetiva" con la obtención de datos cuantitativos sobre la marcha del paciente, el "ajuste" de los tratamientos a seguir con la posibilidad de detección temprana de retrocesos en la rehabilitación, la "disminución" de los tiempos de valoración de los pacientes y la "reducción" del coste de la solución frente a los sistemas tradicionales para la valoración de la marcha, entre otras.

Bermejo señaló que estas soluciones abren un "amplio" abanico de posibilidades en el campo de la rehabilitación y de oportunidades futuras de implementación como "aplicaciones comerciales", y añadió que, en este sentido, el proyecto impulsado desde el IBV representa una "doble oportunidad", tanto para mejorar la calidad de vida de los pacientes como para mejorar los procesos asistenciales, potenciando una "mejora de la eficacia de los mismos y una reducción de los costes de tratamiento y recuperación".

Las nuevas soluciones 'markerless' van a permitir democratizar el uso de la biomecánica en el campo de la salud y el bienestar. Esto se debe a que va a "reducir los tiempos de las evaluaciones y los costes de implementación de las tecnologías", provocando que su uso sea "más accesible" para profesionales del campo sanitario, además de otros ámbitos como el del deporte, la ergonomía, el diseño o la bioingeniería, entre otros, según concluyó Bermejo.

Además, en este proyecto colaboraron empresas de la Comunidad Valenciana del ámbito de la salud y el bienestar, como Hervideros de Cofrentes, Inia Neural e Irenea. También, el proyecto DEEP-LAB cuenta con el apoyo de la Conselleria d'Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, a través del IVACE+i, con la financiación por la Unión Europea, a través del Programa Feder Comunitat Valenciana 2021-2027.