Uso de la IA en el manejo del dolor
A fin de implementar una correcta transición a la salud digital, es importante el estudio de la aplicación práctica de las nuevas tecnologías. Comprender lo que puede hacer la IA, y lo que no, permitirá aprovechar al máximo su potencial. El machine learning en la gestión del dolor abre la posibilidad de un diagnóstico más rápido y preciso, y de un tratamiento más proactivo, efectivo y centrado en el paciente.
En el caso concreto de la gestión y manejo del dolor, la evaluación automatizada con la ayuda de la IA permite un diagnóstico mucho más preciso y personalizado. «El futuro del manejo del dolor es la evaluación automática con ayuda de la IA». Tal es la conclusión de una revisión de la literatura sobre el reconocimiento automatizado del dolor físico. El artículo, que puede consultarse aquí, fue publicado en JMIR AI a finales de febrero de 2025.
Posibilidades
Los autores pusieron el foco en indicios de fácil observación tales como expresiones faciales, indicadores fisiológicos o dilatación de pupilas. Los recientes avances en tecnología de sensores, procesado de señales y algoritmos de machine-learning nos permitirán evaluar de forma automática el dolor fisiológico. El avance tecnológico abre la posibilidad de monitoreo del dolor en tiempo real. La tecnología de wearables, algoritmos de machine learning y la integración de datos, «allanan el camino para sistemas de manejo del dolor más precisos y responsivos.» Esto permitirá un cambio en los métodos de cambio del manejo del dolor en salud. Los hará más proactivos, efectivos y centrados en el paciente. Detectaremos el dolor y le daremos respuesta de forma más rápida y proporcionada.
Retos a superar
El denominado «machine learning tradicional» todavía domina el campo de la evaluación automatizada del dolor. Esto se debe, comentan los autores, a que el deep learning requiere grandes cantidades de datos, cuya recopilación requiere mucho tiempo y muchos recursos. Como vimos en nuestra X Jornada ASD, la calidad del dato y su estandarización, son elementos indispensables para la plena implementación de la Salud Digital. En este sentido, el estudio apunta una posible solución: transfer learning, o aprendizaje de transferencia, que refina un nuevo modelo en base a los avances de modelos similares anteriores. Este tipo de aprendizaje «soluciona los retos asociados a las diferencias de distribución de datos y fechas, y de este modo potencia la solidez y el rendimiento del modelo.» Por otra parte, la calidad del modelo de machine learning dependerá de la calidad de los datos empleados para su «entrenamiento.» Los sesgos, recuerdan los autores, «pueden dar lugar a una evaluación inadecuada del dolor, que a su vez conduce a un manejo inadecuado, y, en algunos casos, incluso a causar daños a los pacientes.» Es crucial garantizar que los datos empleados para entrenar a los modelos «sean representativos y libres de sesgos.»
Conclusiones
En conclusión, es imprescindible una investigación interdisciplinar y colaborativa a fin de superar los retos presentes y explotar al máximo los beneficios de estas tecnologías. En este sentido, es de gran importancia «crear conjuntos exhaustivos de datos de dolor, así como integrar el seguimiento del dolor en tiempo real en la práctica clínica.»
