Un estudio reciente, liderado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), propone una evaluación objetiva del equilibrio en personas con discapacidades visuales utilizando sensores inerciales e inteligencia artificial.
Contexto y Relevancia del Estudio
Primer Uso de Sensores Inerciales en el 'mini-BESTest'
Según informó la UPM, este es el primer estudio que aplica la tecnología de sensores inerciales en el contexto del test clínico 'mini-BESTest' (Mini Balance Evaluation Systems Test). Los resultados obtenidos pueden ser de gran ayuda para los fisioterapeutas, proporcionándoles una evaluación más objetiva del equilibrio de sus pacientes y facilitando el desarrollo de sistemas de telerrehabilitación.
Publicación y Avance en Rehabilitación
El estudio ha sido publicado en la revista 'PeerJ Computer Science', lo que representa un paso importante hacia una rehabilitación más inclusiva, tecnológica y precisa para personas con discapacidad visual.
Instituciones Colaboradoras
El trabajo fue liderado por el Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), específicamente desde el Laboratorio de Bioinstrumentación y Nanomedicina. Contó con la participación de otras instituciones como la Universidad de La Laguna (ULL) de Tenerife, la Université La Sagesse (ULS) de Líbano, y la organización Indicatic AIP de Panamá. La investigación se llevó a cabo en las instalaciones del CTB y de la Organización Nacional de Ciegos de España (ONCE), en su sede de Madrid.
Metodología y Hallazgos Principales
Comparación entre Grupos
Los autores de la investigación compararon el desempeño de personas ciegas y videntes en una serie de ejercicios diseñados para evaluar el equilibrio. Para esta evaluación, utilizaron un dispositivo portátil equipado con 12 sensores de movimiento distribuidos en distintas partes del cuerpo de los participantes.
La Prueba de Equilibrio sobre una Pierna
El resultado más destacado del estudio fue que la prueba de equilibrio sobre una pierna, conocida coloquialmente como "hacer la pata coja", permitió identificar diferencias significativas entre ambos grupos. Esta tarea resultó ser considerablemente más difícil para las personas ciegas.
Subjetividad en la Evaluación Clínica Tradicional
Además, se observó que las evaluaciones realizadas por los fisioterapeutas no siempre coincidían con los datos objetivos de duración del ejercicio registrados por los sensores. Esto sugiere un cierto margen de subjetividad en la evaluación clínica tradicional del equilibrio.
Aportación de la Inteligencia Artificial
Los modelos de inteligencia artificial, especialmente aquellos basados en aprendizaje profundo, demostraron una notable capacidad para predecir con un 85,6% de precisión si una persona tenía buen o mal equilibrio en la prueba de una sola pierna. Esto resalta el potencial de la IA para mejorar la objetividad y precisión en la evaluación del equilibrio.
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