La IA podría hacer que los ejercicios de equilibrio en casa sean más efectivos

La inteligencia artificial podría convertirse en una aliada clave para las personas que realizan entrenamiento de equilibrio como parte de su rehabilitación física, de acuerdo con un estudio reciente.

La investigación señala que los pacientes solo necesitan usar cuatro sensores —colocados en cada muslo y en la parte baja y alta de la espalda— para recibir retroalimentación precisa, en tiempo real y basada en IA sobre los ejercicios de equilibrio que practican en casa. Los hallazgos fueron publicados en el Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation.

“Nuestro modelo de aprendizaje automático empleó datos de sensores portátiles para anticipar cómo los fisioterapeutas evaluarían el desempeño de los pacientes en ejercicios de equilibrio, lo que sienta las bases para recomendar cuál es el conjunto de ejercicios más adecuado a realizar a continuación”, explicó la investigadora principal Kathleen Sienko, profesora de ingeniería mecánica en la Universidad de Michigan.

Este tipo de apoyo impulsado por IA, añadió, podría ser especialmente útil entre consultas o después de que los pacientes hayan concluido las sesiones cubiertas por su seguro con un especialista.

Según los investigadores, el entrenamiento de equilibrio es fundamental para disminuir el riesgo de caídas en personas mayores y en quienes presentan discapacidades sensoriales o motoras, ya que les ayuda a conservar su autonomía.

En la práctica clínica, los fisioterapeutas suelen observar directamente a los pacientes durante las sesiones, evaluando de manera continua el nivel de dificultad y ajustando los ejercicios para que representen un reto adecuado.

No obstante, esta supervisión se pierde cuando los ejercicios se realizan en casa, lo que puede limitar su efectividad.

Para desarrollar el modelo de IA, el equipo grabó a los participantes mientras realizaban ejercicios de equilibrio de pie con distintos grados de dificultad, usando 13 sensores sujetos al cuerpo con correas de velcro.

Estos videos sirvieron para entrenar al sistema de IA en la evaluación de la exigencia de los ejercicios. Posteriormente, un grupo de fisioterapeutas revisó las grabaciones y calificó cuánto esfuerzo requería cada ejercicio para los participantes.

Los resultados mostraron que las evaluaciones de la IA coincidían con las de los fisioterapeutas en casi un 90 % de los casos. Además, los investigadores descubrieron que el sistema mantenía esa precisión utilizando solo cuatro de los 13 sensores.

Esta tecnología podría resultar especialmente beneficiosa para personas mayores que viven en regiones con acceso limitado a servicios de fisioterapia, como zonas rurales.

“En algunas áreas, contar con fisioterapeutas especializados en rehabilitación del equilibrio simplemente no es una opción”, señaló Sienko.

“Me entusiasmaba la idea de crear una herramienta que ampliara el acceso a servicios como el entrenamiento de equilibrio, no solo para personas en comunidades rurales de Estados Unidos con poco acceso regular a fisioterapeutas, sino también para personas en todo el mundo”, añadió.

Aun así, los investigadores subrayan que se requieren más pruebas y desarrollo antes de que el entrenamiento de equilibrio asistido por IA pueda implementarse de forma generalizada.

“Es crucial entender tanto las fortalezas como los posibles puntos de fallo del aprendizaje automático en la fisioterapia, un campo en el que la seguridad y el bienestar de las personas están directamente en juego”, advirtió Xun Huan, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Michigan.

Para proteger a los pacientes, concluyó, estos sistemas deben validarse con datos del mundo real y utilizarse bajo la supervisión de profesionales, de modo que se detecten recomendaciones inesperadas o potencialmente riesgosas antes de que causen daño.

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