Robótica social para terapias de rehabilitación

Unos investigadores han desarrollado un sistema para la realización de terapias de rehabilitación en pacientes de corta edad con problemas de movilidad en las extremidades superiores. Gracias al uso de un robot social y técnicas de inteligencia artificial, esta investigación permite mejorar el desarrollo de estas sesiones, incrementando la interacción con el paciente, capturando su atención y brindando una herramienta de gran utilidad a los terapeutas encargados de estas sesiones.

Esta prometedora iniciativa es obra de un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y el Hospital Virgen del Rocío de Sevilla, todas estas entidades en España.

El proyecto NAOTherapist, que comenzó su andadura en el año 2013, dio como resultado una arquitectura robótica para rehabilitación con robots sociales. Ahora, el proyecto ha sido actualizado con el fin de incluir un sistema de control capaz de generar modelos de perfil de usuario a través de la interacción con el paciente. Los detalles se exponen en la revista académica Sensors, bajo el título “A Framework for User Adaptation and Profiling for Social Robotics in Rehabilitation”.

Enfermedades como la parálisis cerebral afectan de forma determinante al desarrollo de pacientes desde edades muy tempranas. Las limitaciones que causan en la movilidad de las extremidades provocan que el uso de terapias de rehabilitación sea un procedimiento fundamental para evitar el progreso de estas enfermedades y un paso esencial para mejorar las condiciones de vida de cada persona.

Los niños diagnosticados con parálisis cerebral, gracias a las múltiples sesiones de rehabilitación, mejoran el grado de movilidad de sus extremidades de forma gradual. Tradicionalmente, estas terapias se vienen realizando por parte de terapeutas que muestran a los pacientes una serie de movimientos con las extremidades que deben repetir. La repetición de estos ejercicios permite extender gradualmente la movilidad de estas extremidades. Sin embargo, el largo número de sesiones necesarias para experimentar una mejoría, el esfuerzo requerido, así como conseguir capturar la atención del paciente durante toda la sesión son factores que afectan al desarrollo de terapias cuando se trata con niños. Es necesario mantener elevada su motivación de forma constante para obtener el máximo beneficio de la rehabilitación.

Desarrollo de una sesión de rehabilitación en el Hospital Virgen del Rocío de Sevilla. (Foto: A Framework for User Adaptation and Profiling for Social Robotics in Rehabilitation. Sensors, 2020)

Los últimos avances en la investigación relativa a la inteligencia artificial y los robots sociales brindan nuevas formas de afrontar estas terapias de rehabilitación, mejorando los resultados, la experiencia del paciente y, en definitiva, logrando una mejor calidad de vida en el futuro. El proyecto NAOTherapist surge de la aplicación de ambos campos de investigación para construir una herramienta de utilidad para los terapeutas encargados de llevar a cabo estas terapias. Un robot de aspecto humanoide y amigable para el paciente, que habla, emite sonidos y luces de diferentes colores, permite aumentar la interacción y capturar su atención en todo momento. Simultáneamente, un módulo de visión que combina técnicas de inteligencia artificial evalúa constantemente al paciente utilizando métricas clínicas que permiten al terapeuta tener información precisa del desarrollo y evolución de los pacientes. Esto permite generar informes clínicos de forma automática con el estado del paciente en cada momento.

Este trabajo presenta grandes avances en el uso de técnicas de inteligencia artificial y la robótica y su aplicación a un dominio muy concreto. Como explica Alejandro Martín, investigador de la UPM que ha participado en el trabajo, “el objetivo fundamental es ayudar a los terapeutas encargados de sesiones de rehabilitación, de forma que los pacientes obtengan el máximo beneficio posible y puedan desarrollar sus actividades cotidianas con la máxima normalidad en el futuro”. (Fuente: UPM)