Un estudio publicado en la revista científica Clinical Rehabilitation sugiere que la combinación de inteligencia artificial y tecnología portátil tiene un alto potencial para mejorar la seguridad de las personas que se recuperan de un accidente cerebrovascular.
La investigación, en la que participó un equipo de la Universidad Simon Fraser en Columbia Británica, empleó sensores para monitorear a más de 50 sobrevivientes de un accidente cerebrovascular mientras realizaban tareas de movilidad. Los datos recolectados fueron utilizados para generar patrones de movimiento que permitieran identificar señales de riesgo.
El análisis mostró que las personas en recuperación tienden a presentar movimientos más fluidos y precavidos, en comparación con un grupo de control compuesto por personas sin antecedentes de accidente cerebrovascular, quienes exhibieron movimientos más rápidos y espasmódicos.
Como parte del estudio, se desarrolló un software capaz de dividir los patrones de movimiento en intervalos de tres segundos. Esta herramienta puede detectar alteraciones en el movimiento que podrían indicar un riesgo de caída, uno de los principales obstáculos en la recuperación de pacientes neurológicos.
Integración tecnológica
El sistema tiene como objetivo ser integrado en dispositivos portátiles, como relojes inteligentes o ropa con sensores incorporados, para emitir alertas al usuario ante movimientos considerados inestables o peligrosos. Este monitoreo continuo permitiría prevenir caídas al incentivar la toma de decisiones más seguras en tiempo real.
El algoritmo, basado en aprendizaje automático, adapta sus evaluaciones al comportamiento individual de cada persona, permitiendo una detección personalizada de riesgos y una mejora progresiva en la precisión del sistema conforme se recopilan más datos.
El estudio también señala que la tecnología puede ser útil para personas con problemas de equilibrio no relacionados con accidentes cerebrovasculares, como vértigo o lesiones en la columna vertebral. Asimismo, destaca que los profesionales de la salud podrían beneficiarse de datos de movilidad fáciles de interpretar, lo que facilitaría la toma de decisiones clínicas más informadas.
Los autores concluyen que serán necesarios estudios adicionales que evalúen la eficacia de estos dispositivos en distintos entornos clínicos y en diversas poblaciones de pacientes.
Redacción de: Karen Rodríguez A.
