El potencial de la inteligencia artificial en el manejo del dolor
El futuro del manejo del dolor se vislumbra en evaluaciones automatizadas respaldadas por inteligencia artificial. Así lo concluye un equipo de investigadores en ciencias de la computación que revisó la literatura sobre distintas modalidades para el reconocimiento automatizado del dolor físico. Su estudio, publicado en JMIR AI, se centró en señales observables como expresiones faciales, señales fisiológicas, indicios auditivos y dilatación de la pupila.
Los autores, liderados por Ruijie Fang, candidato a doctorado en ingeniería informática en la Universidad de California-Davis, destacan los avances recientes en tecnología de sensores, procesamiento de señales y algoritmos de machine learning (ML) como elementos esenciales para lograr evaluaciones automáticas del dolor basadas en señales fisiológicas.
A continuación, se presentan cinco puntos clave sobre el papel del machine learning en la detección y manejo del dolor.
1. El monitoreo del dolor en tiempo real es una posibilidad creciente
El desarrollo de tecnologías portátiles, algoritmos de ML y sistemas de integración de datos está allándose el camino para sistemas de monitoreo del dolor más precisos y responsivos.
Fang y sus colegas resaltan que estos avances podrían transformar la manera en que se maneja el dolor en entornos clínicos, haciendo que la atención sea más proactiva, centrada en el paciente y efectiva.
2. Los modelos tradicionales de ML siguen dominando la evaluación automatizada del dolor
Si bien el deep learning representa una evolución significativa en el campo de la inteligencia artificial, el machine learning tradicional sigue predominando en la evaluación automatizada del dolor.
Una de las razones es que el deep learning requiere grandes cantidades de datos, cuya recopilación es costosa y consume mucho tiempo. De hecho, muchos estudios incluyen solo unas pocas decenas de participantes, lo que dificulta la generación de conjuntos de datos completos y representativos.
3. El transfer learning como alternativa viable
El transfer learning (TL), técnica que permite mejorar un nuevo modelo utilizando conocimientos adquiridos por otro modelo previo, ofrece una solución a los retos derivados de la distribución variable de datos y la escasez de grandes conjuntos de entrenamiento.
Según los autores, el uso de TL podría mejorar la solidez y el desempeño de los modelos de ML en la detección del dolor. Para maximizar su impacto, futuras investigaciones deberían integrar estos algoritmos en la práctica clínica.
4. La calidad de los datos es determinante en el desempeño del ML
Los modelos de machine learning solo son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si los conjuntos de datos presentan sesgos, los modelos también reflejarán esos sesgos, lo que puede derivar en evaluaciones inexactas y una gestión inadecuada del dolor.
Según los autores, garantizar que los datos sean representativos y libres de sesgos es crucial para evitar errores que podrían afectar negativamente a los pacientes.
5. La investigación experimental con voluntarios sanos puede ser clave
Los estudios sobre dolor en voluntarios sanos ofrecen condiciones estrictamente controladas, una mayor cantidad de participantes y la posibilidad de aplicar estímulos dolorosos repetidamente para recopilar datos de manera sistemática.
Esta metodología proporciona una base sólida para desarrollar modelos de ML destinados a la detección automatizada del dolor.
Hacia un futuro con evaluaciones automatizadas del dolor
Los autores del estudio abogan por una investigación interdisciplinaria continua para superar los desafíos actuales y aprovechar al máximo las tecnologías de ML en el manejo del dolor.
Según Fang y su equipo, la colaboración en la generación de conjuntos de datos integrales y la incorporación de monitoreo del dolor en tiempo real a la práctica clínica son pasos esenciales para avanzar en este campo.
Su conclusión es clara: las evaluaciones automatizadas del dolor tienen el potencial de transformar la gestión del dolor en la atención médica.
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