Más de 80 profesionales del ámbito sanitario, investigador y académico se dieron cita en Arrasate–Mondragón en un encuentro científico organizado por la Unidad de Neurorrehabilitación y Daño cerebral de Ospitalarioak Fundazioa Euskadi, en colaboración con el Grupo de trabajo Neurorrehabilitación Norte de la Sociedad Española de Rehabilitación y Medicina Física (SERMEF), para reflexionar sobre las aplicaciones actuales, las oportunidades y los desafíos que plantea la inteligencia artificial (IA) en la neurorrehabilitación clínica.
La Unidad de Neurorrehabilitación y Daño Cerebral Ospitalarioak Fundazioa Euskadi celebró el pasado viernes, día 6, en su centro de Arrasate–Mondragón la jornada ‘Inteligencia artificial en neurorrehabilitación. Aplicaciones clínicas, evidencia y retos en la práctica neurorehabilitadora’. El encuentro, coordinado por el responsable de la Unidad, el doctor Manuel Murie, reunió a más de 80 profesionales del ámbito sanitario, investigador y académico de toda la zona norte para reflexionar sobre el impacto real de la inteligencia artificial en la práctica clínica de la neurorrehabilitación.
Este foro de actualización científica y reflexión compartida, organizado en colaboración con el grupo de trabajo Neurorrehabilitación Norte de la SERMEF, abordó desde una perspectiva basada en la evidencia las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en el diagnóstico, la evaluación funcional, la planificación terapéutica y la gestión de tratamientos, así como los retos éticos, organizativos y clínicos asociados a su implementación en entornos asistenciales reales.
Artistas de la IA
La doctora Marisa Merino, directora gerente de Ospitalarioak Fundazioa Euskadi, abrió la jornada agradeciendo la numerosa asistencia, recordó que IA no es el futuro sino el presente de la atención sanitaria y animó a las personas congregadas en torno al evento a aprender sobre IA y a hacer networking durante el encuentro. Al concepto de salud digital fueron sumándose machine learning, deep learning, IA generativa, big data, biomedicina, conectómica, procesamiento del lenguaje natural…, sin olvidar otros como rigor clínico, ética y responsabilidad. A la importancia de los datos, la importancia de revisar.
El doctor Murie introdujo a cada ponente, como “artista de la IA”, en un símil con la creación artística. Comenzó presentando al doctor Humberto Bustince, catedrático del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra, quien repasó las bases de la inteligencia artificial (correlación entre datos) y las principales barreras que dificultan su acceso y adopción en el ámbito sanitario (abordaje de problemas difíciles de resolver, por sus altas necesidades de computación y por la inclusión de datos con incertidumbre). “Sin datos no hay IA, y a más datos más aprendizaje”, subrayó. Su ponencia puso el foco en los problemas reales —técnicos, organizativos, medioambientales (alto coste energético) y gubernamentales (hay que legislar sobre control, privacidad, confidencialidad)— que condicionan la integración de estas tecnologías en la práctica clínica.
Adaptabilidad y personalización
“Tomó los pinceles”, a continuación, el doctor Pedro Tejada, para realizar una revisión sistemática de las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en Medicina Física y Rehabilitación, analizando su uso en procesos de evaluación, planificación de tratamientos y apoyo a la toma de decisiones clínicas. Durante su intervención, el jefe del Servicio de Rehabilitación del Hospital de Gorliz (Bizkaia), explicó que la IA puede identificar patrones, a menudo invisibles para los médicos, cuando dispone de grandes cantidades de datos sanitarios, de neuroimagen y de sensores, que pueden aprovecharse para diseñar estrategias e intervenciones de atención personalizadas que optimicen los resultados de cada paciente; que la IA puede integrar esta información para una evaluación personalizada e integral del estado de salud de una persona, y que tanto la IA como el aprendizaje automático (AA) pueden mejorar el diagnóstico precoz, personalizar el tratamiento y optimizar la rehabilitación mediante análisis predictivos, intervenciones más rápidas y precisas, sistemas robóticos e interfaces cerebro-computadora. Además, la IA permite ajustar los protocolos de rehabilitación en tiempo real según los cambios del paciente, fomentando la neuroplasticidad y mejorando así los resultados. Sin embargo —añadió Tejada—, desarrollar estas herramientas requiere una cuidadosa reflexión sobre cómo se recopilan y gestionan los datos, cómo se entrenan los modelos y cómo se interpretan los resultados.
El proyecto IA4ICTUS de Ospitalarioak Fundazioa
¿Cómo podemos tomar las mejores decisiones terapéuticas con toda la información que tenemos? El doctor Juan Ignacio Marín, médico rehabilitador del Servicio de Neurorrehabilitación y Daño Cerebral de Ospitalarioak Fundazioa Euskadi, presentó el proyecto IA4ICTUS, una iniciativa centrada en la aplicación la IA para mejorar el diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de los pacientes que han sufrido un ictus. El ictus como reto clínico y funcional, primera causa de discapacidad adquirida, es el eje de este proyecto centrado en el encaje de las herramientas de la IA destinadas a predicción, diagnóstico, evaluación y rehabilitación del ictus dentro de la actual práctica clínica, y en su potencial para mejorar cada uno de estos procesos de atención a las personas con daño cerebral.
“Cada decisión tiene imparto en la recuperación de los pacientes”, afirmó el doctor Marín. Las decisiones en neurorrehabilitación —continuó— se apoyan en décadas de experiencia. Nuestro modelo de trabajo “tiene un enorme valor”: contempla una valoración clínica inicial, con la ayuda de escalas funcionales, para que el equipo terapéutico pueda fijar unos objetivos. “Pero nuestra principal limitación es la cantidad de información que somos capaces de incorporar a la toma de decisiones”, dijo. La IA —aseveró nuestro doctor— puede ayudarnos a tener una visión más completa y objetiva de la situación del paciente, que recoja objetivos funcionales, variable fisiológicas y clínicas que se puedan comparar. “Vamos hacia una prescripción adaptativa, basada en una respuesta real, para ganar tiempo en la toma de decisiones y optimizar el tratamiento”.
IA4ICTUS ya está en marcha en el entorno asistencial de Ospitalarioak Fundazioa Euskadi con el objetivo de realizar una valoración progresiva, rigurosa y clínicamente significativa. El proyecto Integra datos multimodales en una plataforma interoperable, combinando datos clínicos, big data y machine learning para proporcionar herramientas de diagnóstico y seguimiento más rápidas y precisas. IA4ICTUS está financiado por el programa Hazitek del Gobierno Vasco y se desarrolla en colaboración con Biolan Health, ISEA y Tekniker. “Esperamos que nos ayude a optimizar el modelo que tenemos, basado en el factor humano; a que cada una de las personas del equipo sea cada vez mejor”, concluyó Marín.
Robótica y adaptación dinámica a la persona usuaria
La doctora Virginia Ruiz, profesora e investigadora de la Escuela Politécnica Superior de Mondragon Unibertsitatea, abordó la adaptación dinámica de robots de apoyo asistencial basada en la estimación del estado de la persona usuaria. Durante su ponencia analizó el papel de la inteligencia artificial en el desarrollo de sistemas robóticos tanto de asistencia física (exoesqueletos, plataformas de rehabilitación motora, etc.) como de asistencia social y cognitiva, capaces de ajustar su funcionamiento a las capacidades y necesidades de cada paciente a lo largo del proceso rehabilitador. Habló de patrones predefinidos en la mayoría de los robots para asistencia física y también de cómo el estado emocional, la motivación y la frustración impactan en la recuperación. Por todo ello, abogó por una experiencia rehabilitadora cada vez más centrada en la persona, por un cambio de paradigma en la rehabilitación robótica que añada personalización (ritmo, fuerza, etc. del individuo) y “conciencia emocional” a través del reconocimiento facial. Según su hipótesis, la adaptación de la rehabilitación robótica a la persona usuaria es necesaria para maximizar la usabilidad (mediante el codiseño entre profesionales de la sanidad y la ingeniería) y la aceptación de la terapia en tiempo real.
IA en la gestión de los tratamientos
Tras la pausa de mediodía, el doctor Juan Mora, médico internista del Hospital de Jerez de la Frontera (Cádiz), centró su intervención en la aplicación de la inteligencia artificial a la gestión de los tratamientos, explorando su potencial para optimizar la organización, la planificación y el seguimiento de los procesos asistenciales en contextos clínicos complejos.
El ponente comenzó por recomendar algunas herramientas para optimizar la búsqueda de información científica. En primer lugar, MeSH Master, un GPT personalizado para facilitar la búsqueda y organización de información utilizando términos MeSH (Medical Subject Headings) cuyo códico se puede copiar y pegar en PubMed. Pasó a referirse a Zotero, un conector instalable en el navegador donde guardar referencias bibliográficas para utilizarlas después. Como ya había sugerido algún otro ponente, NotebookLM, un asistente de investigación creado por Google que utiliza tus propios documentos adjuntados para responder preguntas, resumir información y generar ideas. Consensus, por su parte, es un motor de búsqueda que permite a profesionales sanitarios y académicos encontrar respuestas basadas en literatura científica revisada por pares. En este taller eminentemente práctico impartido por Mora, otra de las aplicaciones reseñadas fue Claude, un chatbot multimodal que sobresale en tareas complejas, análisis de documentos extensos y programación, con un enfoque ético para proteger la privacidad.
Análisis de la marcha mediante sistemas inteligentes
Continuó la tarde con la intervención del doctor R. James Cotton, físico y director del Intelligent Sensing and Rehabilitation Lab del Shirley Ryan Ability Lab, quien presentó distintas aproximaciones al uso de la inteligencia artificial para el análisis y estudio de la marcha. “La forma en que una persona se mueve y camina es muy reveladora”, recordó, para precisar que todavía en rehabilitación clínica muchas veces no se mide lo que se trata. Su exposición puso de relieve el papel de los sistemas de sensorización y el análisis avanzado de datos en la evaluación funcional del movimiento en neurorrehabilitación. La captura de movimiento sin marcadores multivisión (MMMC) que, utilizando múltiples cámaras y algoritmos avanzados de visión computacional, permite monitorear cambios en el movimiento y la postura humana de forma accesible, de modo que facilita la obtención de estimaciones biomecánicas precisas del movimiento clínicamente significativas.
Interacción humana mediada por robots
La neurorrehabilitación se basa tradicionalmente en la interacción entre el paciente y el terapeuta. Los sistemas robóticos pueden mejorar y enriquecer la retroalimentación. José L. Pons, presidente científico del Neurorehabilitation and Neural Engineering Lab del Shirley Ryan Ability Lab, abordó la interacción física entre paciente y terapeuta por medio de robots en neurorrehabilitación. Su intervención analizó el papel de la robótica avanzada y la inteligencia artificial como herramientas de apoyo a la intervención terapéutica y a la recuperación funcional. La combinación de estimulación eléctrica funcional (EEF) y el control robótico puede equilibrar eficazmente la actuación robótica y FES durante la marcha, lo cual podría representar una oportunidad para implementar nuevas intervenciones de rehabilitación.
Interfaces cerebro-máquina y recuperación del lenguaje
La jornada concluyó con la ponencia de Francis R. Willett, codirector del Neural Prosthetic Translational Laboratory de la Universidad de Stanford, centrada en la recuperación del lenguaje mediante interfaces cerebro-máquina. Su intervención se enmarcó en los avances en neurotecnología y en el desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial aplicados a la comunicación y la rehabilitación neurológica. Según investigaciones en las que ha participado el ponente, las interfaces cerebro-ordenador (BCI,del inglés brain-computer interfaces) pueden restablecer la comunicación en personas que han perdido la capacidad de moverse o hablar.
El encuentro puso de manifiesto el creciente papel de la inteligencia artificial en la neurorrehabilitación y la necesidad de abordar su integración desde una perspectiva interdisciplinar, ética y basada en la evidencia, con especial énfasis en la personalización del tratamiento y siempre en busca de la eficiencia con el objetivo de mejorar la atención y la calidad de vida de las personas con daño neurológico.
