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Y si el futuro de la inteligencia artificial se centrase en el ser humano y sus necesidades para mejorar su salud…

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Hoy en día hay millones de personas en todo el mundo con movilidad reducida o deteriorada tras haber sufrido una hemorragia cerebral o ictus. Esto representa un serio desafío para la sociedad debido a la falta de una respuesta tecnológica adecuada.

Los pacientes necesitan dispositivos de asistencia que sean confiables, multifuncionales, adaptativos e interactivos, es decir, inteligentes. Si dirigimos la inteligencia artificial hacia el humano, seremos nosotros mismos los que podamos controlar dispositivos de asistencia o rehabilitación como robots, exoesqueletos o sillas de ruedas.

Para lograr esto, es esencial desarrollar sistemas que incluyan una interfaz cerebro-máquina, donde se “decodifica” la intención de un usuario para dar una orden a un dispositivo electrónico. Esto se puede lograr de varias formas, unas más invasivas que otras: leyendo las señales neuronales a través de un casco de electroencefalografía (EEG – no invasivo), a través de un implante cerebral (invasivo) o, en algunos casos con sensores que leen la actividad muscular (electromiografía- EMG – no invasivo).

Cuanto más invasiva sea la lectura de las señales, más precisión y menos ruido obtendremos de las neuronas que estamos intentando “escuchar”, lo que permitirá una rehabilitación o asistencia más efectiva. Una vez que tenemos esas señales, la inteligencia será dada por unos algoritmos, que interpretarán esas señales, entendiendo cuál es la intención del usuario en ese momento y enviarán una orden de actuación al robot/exoesqueleto para que se mueva o realice las funciones requeridas por cada persona.

Esto es lo que se planifica hacer en el proyecto europeo MAIA (FET PROACT), en el que 3 grupos de Tecnalia: Neurotecnología (Div. Salud), Computer Vision (Div. ICT) y Robótica Médica (Div. Salud) colaboran para lograr una comunicación más eficaz entre las personas y las máquinas. En este proyecto se plantea investigar la zona del cerebro llamada Córtex Posterior Parietal (PPC por sus siglas en inglés), área que integra información tanto visual como sensorimotora, para poder decodificar de ahí la intención de movimiento de un paciente y que el dispositivo de asistencia o rehabilitación que esté usando pueda actuar en consonancia con esa intención.

Para estudiar esto, se llevará a cabo una investigación inicial en macacos, a los que se les implantarán unos microelectrodos en el cerebro. Estas señales neuronales, combinadas con información tanto sensorial (EMG), como visual (a través de un eye-tracker), serán lo que alimente a los algoritmos de Inteligencia Artificial para detectar la intención de movimiento del animal. Una vez detectada, enviarán una orden a un brazo robótico para realizar ciertos movimientos de rehabilitación motora. Algoritmos de inteligencia artificial traducirán lo aprendido en monos para que sea reproducible en humanos. Finalmente, se testeará en un paciente real de ictus que ya haya sido previamente implantado gracias al proyecto ISMORE (desarrollado por el área de Salud de TECNALIA, en colaboración con la Universidad de Berkeley (USA), la Universidad de Tübingen (Alemania) y BioDonostia). El enfoque de MAIA se guiará por las necesidades reales de los pacientes y cuidadores a través de su participación directa en el programa de investigación.

La inteligencia artificial tiene múltiples aplicaciones, desde la industria a la exploración espacial, pero es igual o más importante que esta nueva tecnología esté al servicio de los humanos y pueda ayudarnos a avanzar en el desarrollo de las terapias médicas y a optimizar nuestra salud y bienestar.

Sobre Lara Díaz de Greñu

Licenciada en Ingeniería de Telecomunicaciones por la Universidad de Deusto (España) en 2008 y doctorada en Neurociencias Clínicas por la Universidad de Cambridge (Reino Unido) en 2014, donde centró su investigación en la optimización de datos de resonancia magnética en estudios sobre demencia.

Obtuvo una beca Vulcanus in Japan (2008-2009) para trabajar como desarrolladora de software médico en la empresa japonesa Dai Nippon Printing (DNP) en Tokio (Japón). En 2009 trabajó como investigadora pre-doctoral (1 año) en la Universidad de Cambridge, centrándose en la mejora de técnicas de diagnóstico del Alzheimer, lo que le sirvió de base para su posterior doctorado.

Desde principios del 2014 trabaja en la Unidad de Salud de TECNALIA en tareas de investigación en el departamento de Neurorrehabilitación. Ha redactado varios artículos científicos en revistas como Brain o Neuroimage en el campo del procesado de imágenes neurológicas y en algoritmos de clasificación.