Información de Salud y Ciencia

por Melania Bentué

31/1/2022

La aplicación de sensores con inteligencia artificial facilitará el diagnóstico del dolor lumbar

Un proyecto de investigación que quiere detectar patrones de movimiento difíciles de caracterizar por el ojo humano y personalizar los tratamientos

La aplicación de sensores con inteligencia artificial facilitará el diagnóstico del dolor lumbar

La tecnología aplicada a la salud se ha convertido en herramienta clave para el diagnóstico temprano y la personalización de tratamientos. También en el ámbito de la fisioterapia, la investigación con sensores que integran inteligencia artificial puede permitir detectar patrones alterados de la cinemática (movimiento) lumbar en pacientes con dolor lumbar, que ayudarían a identificar factores biomecánicos y tratar de forma personalizada este dolor.

Un grupo de investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) y de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Zaragoza pertenecientes al grupo de investigación HowLab, junto a la Escuela Universitaria de Fisioterapia de la ONCE, centro adscrito a la Universidad Autónoma de Madrid, trabajan desde hace más de un año en un proyecto de investigación, que han denominado TeleEDxPhysio para dar respuesta a las necesidades de los pacientes con dolor lumbar crónico inespecífico, incluyendo entre ellos, a colectivos de pacientes con discapacidad visual. Además, el proyecto incluye entre sus objetivos que los resultados de la investigación puedan trasladarse a la práctica clínica de los fisioterapeutas mediante su inclusión en plataformas de tele-rehabilitación como HEFORA, actualmente utilizada por el Colegio Oficial de Fisioterapeutas de Aragón para que sus colegiados puedan prescribir ejercicios personalizados a sus pacientes.
 
La investigación, que recientemente ha recibido financiación del Gobierno de Aragón para seguir desarrollándose hasta 2023, se centra en el diseño de algoritmos a través del uso de sensores con inteligencia artificial. De esta forma, se podrán reconocer y detectar anormalidades en los patrones de movimiento de la columna lumbar no detectables por el ojo humano y profundizar así en la investigación del dolor lumbar crónico inespecífico. La aplicación de sensores con inteligencia artificial tiene como objetivo facilitar al fisioterapeuta el diagnóstico y personalización de tratamientos para sus pacientes, teniendo en cuenta que el dolor lumbar suele tener una causa multifactorial (factores biomecánicos y psicosociales entre otros). Así, el fisioterapeuta podrá identificar y valorar cuantitativamente parámetros biomecánicos relativos al movimiento de la columna lumbar que contribuyan no sólo al diagnóstico sino también a la prevención del dolor.
 
Además de la parte clínica, el proyecto del grupo de investigación HowLab y de la EUF de la ONCE-UAM destaca por su aportación social y su enfoque inclusivo, ya que permitirán a los profesionales y pacientes con discapacidad visual beneficiarse de este tipo de sistemas. El proyecto busca también que el paciente pueda utilizar los sensores para su propia monitorización, y ser partícipes de su proceso, de tal manera que puedan conocer y comprender los factores que puedan estar afectándoles y mejorar su salud y su calidad de vida.
 
Los investigadores de HowLab destacan el avance que puede suponer el uso de un sistema de sensores capaces de ejecutar algoritmos de inteligencia artificial en la práctica clínica de fisioterapia, permitiendo su inclusión en tiempo real en plataformas de tele-rehabilitación que faciliten el tratamiento y seguimiento de sus pacientes.
 
El desarrollo del proyecto dará lugar, entre otras cuestiones, a recoger información de las principales alteraciones de la columna en pacientes con dolor lumbar crónico inespecífico, analizar mediante inteligencia artificial las variables que permiten averiguar la posibilidad de sufrir un episodio de reagudización, así como ayudar al fisioterapeuta tanto a predecir nuevos episodios de dolor lumbar como a valorar la efectividad de los tratamientos que realiza. Además, este proyecto incluye, en su fase final, la integración de estos sensores en una plataforma de teleasistencia, de forma que todos los pacientes puedan acceder a un servicio de diagnóstico de fisioterapia a distancia, una necesidad que se ha puesto de manifiesto durante la pandemia y, sobre todo, en los meses vividos de confinamiento.
 

Comentarios

Deja un comentario





Newsletter

Premios Salud Digital. Mejor Blog de Salud 2022: elblogdezoe.es
Melania Bentué . Premio Cine y Salud 2018 . Periodista Zaragoza

Hemeroteca

2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
ANTES DE NAVEGAR EN LA WEB

Usamos cookies y datos para:

  • Reconocerte como usuario
  • Obtener información sobre tus hábitos de navegación
  • Personalizar la forma en que se muestra el contenido

Qué tipo de cookies utilizamos:

  • Cookies propias:
    Las cookies propias son aquellas que se generan y gestionan por el propio responsable que presta el servicio solicitado por el usuario.
  • Cookies de terceros:
    Son aquellas que se generan por otras entidades distintas al propio responsable (servicios o proveedores externos, como por ejemplo Google).
AJUSTES DE PERSONALIZACIÓN Y COOKIES

ACTIVADAS POR DEFECTO

COOKIES TÉCNICAS NECESARIAS

Para que nuestra página web pueda funcionar. Activadas por defecto.


Las cookies técnicas son estrictamente necesarias para que nuestra página web funcione y puedas navegar por la misma. Este tipo de cookies son las que, por ejemplo, nos permiten identificarte, darte acceso a determinadas partes restringidas de la página si fuese necesario, o recordar diferentes opciones o servicios ya seleccionados por ti, como tus preferencias de privacidad. Por ello, están activadas por defecto, no siendo necesaria tu autorización al respecto.

A través de la configuración de tu navegador, puedes bloquear o alertar de la presencia de este tipo de cookies, si bien dicho bloqueo afectará al correcto funcionamiento de las distintas funcionalidades de nuestra página web.

Para la mejora continua de nuestra página web. Puedes activarlas o desactivarlas.


Las cookies de análisis nos permiten estudiar la navegación de los usuarios de nuestra página web en general (por ejemplo, qué secciones de la página son las más visitadas, qué servicios se usan más y si funcionan correctamente, etc.).

A partir de la información estadística sobre la navegación en nuestra página web, podemos mejorar tanto el propio funcionamiento de la página como los distintos servicios que ofrece. Por tanto, estas cookies no tienen una finalidad publicitaria, sino que únicamente sirven para que nuestra página web funcione mejor, adaptándose a nuestros usuarios en general. Activándolas contribuirás a dicha mejora continua.

Puedes activar o desactivar estas cookies marcando la casilla correspondiente, estando desactivadas por defecto.

Selecciona Más opciones para ver información adicional, como detalles sobre la gestión de la configuración de privacidad.

Más opciones


Política de cookies

Utilizamos cookies propias y de terceros para realizar un análisis de las visitas con fines publicitarios. Puede obtener más información, pulsando en Más información o bien conocer cómo cambiar la configuración, pulsando en Configurar Cookies.