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

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

Según investigadores que publicaron sus hallazgos en el Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, los pacientes que utilizan únicamente cuatro sensores corporales —colocados en cada muslo y en la parte superior e inferior de la espalda— pueden recibir retroalimentación precisa, inmediata y basada en IA sobre los ejercicios de equilibrio que practican en casa.

“El modelo de aprendizaje automático que desarrollamos empleó información 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 qué ejercicios realizar a continuación”, explicó Kathleen Sienko, investigadora principal y profesora de ingeniería mecánica en la Universidad de Michigan.

Este tipo de apoyo impulsado por IA podría resultar especialmente útil entre consultas médicas o una vez que los pacientes hayan agotado las sesiones cubiertas por su seguro, señaló Sienko en un comunicado.

El entrenamiento del equilibrio es clave para disminuir el riesgo de caídas en adultos mayores y en personas con discapacidades sensoriales o motoras, lo que contribuye a preservar su autonomía, destacaron los investigadores.

En condiciones normales, los fisioterapeutas observan directamente a los pacientes durante las sesiones presenciales y ajustan la dificultad de los ejercicios según su desempeño. Sin embargo, esta supervisión no existe cuando los ejercicios se realizan en casa, lo que puede reducir su efectividad.

Para desarrollar el modelo de IA, el equipo grabó a los participantes mientras realizaban ejercicios de equilibrio de pie con distintos niveles de dificultad, portando 13 sensores sujetos al cuerpo mediante correas de Velcro. Estos videos sirvieron para entrenar al sistema en la evaluación del nivel de exigencia de cada ejercicio.

Posteriormente, un grupo de fisioterapeutas revisó los mismos videos y calificó el esfuerzo requerido en cada ejercicio. Los resultados del modelo de IA coincidieron con las evaluaciones de los especialistas en casi un 90% de los casos.

Además, los investigadores descubrieron que el sistema mantenía esa precisión utilizando solo cuatro de los 13 sensores originales.

Esta tecnología podría ser particularmente beneficiosa para personas mayores que viven en zonas con acceso limitado a servicios de fisioterapia, como áreas rurales.

“En algunas regiones, simplemente no es posible contar con fisioterapeutas especializados en rehabilitación del equilibrio”, comentó Sienko. “Me entusiasmaba la idea de crear una herramienta que ampliara el acceso a este tipo de servicios, no solo en comunidades rurales de Estados Unidos, sino también a nivel mundial”.

No obstante, los autores del estudio advirtieron que aún se requieren más pruebas y ajustes antes de que el entrenamiento de equilibrio asistido por IA pueda implementarse de forma generalizada.

“Es fundamental comprender tanto las ventajas como los posibles riesgos del aprendizaje automático en fisioterapia, donde la salud de las personas está directamente involucrada”, afirmó Xun Huan, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad de Michigan.

Para garantizar la seguridad de los pacientes, añadió Huan, estos sistemas deben validarse con datos reales y utilizarse bajo la supervisión de profesionales, de modo que se identifiquen recomendaciones inesperadas o peligrosas antes de que puedan causar daño.

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