El Campus de Ponferrada usa IA para mejorar el tratamiento del dolor lumbar

La percepción que un individuo tiene sobre su propia capacidad motriz influye de manera directa en el desarrollo de su afección, su grado de discapacidad y su posterior evolución clínica. Esta es la conclusión principal de la reciente tesis doctoral elaborada por Sonia Nieto y dirigida por las docentes e investigadoras del Campus de Ponferrada, Arrate Pinto Carral y María José Álvarez. Este estudio explica cómo dos personas que parten del mismo diagnóstico médico pueden presentar niveles de progreso radicalmente distintos a lo largo de su tratamiento.

El impacto socioeconómico del dolor lumbar

Actualmente, el dolor lumbar representa la segunda causa más frecuente de atención médica y origina el 12,5% de las bajas laborales. El abordaje de esta patología supone hasta un tercio del gasto sanitario total, posicionándose como una de las principales razones de discapacidad a nivel mundial. Ante este escenario, la investigación científica en El Bierzo ha decidido poner el foco en aquellos factores psicosociales que suelen pasar inadvertidos en la consulta ordinaria, pero que resultan determinantes para la salud pública.

El cuestionario OPTIMAL-confianza

El desarrollo de la tesis se articuló en dos grandes fases. Durante la primera, el equipo de la Universidad de León (ULE) adaptó y validó al español el cuestionario OPTIMAL-confianza, un instrumento diseñado para medir objetivamente la seguridad que tiene un individuo sobre sus movimientos corporales. El trabajo confirmó que esta herramienta es fiable y diferencia con precisión entre la población sana y los pacientes afectados por patologías de espalda.

En la segunda etapa, se ejecutó un seguimiento exhaustivo a usuarios con afecciones lumbares que iniciaban sus sesiones de fisioterapia en atención primaria. Los investigadores evaluaron parámetros como la intensidad del daño, la movilidad, el miedo al movimiento y la confianza en tres etapas clave: el inicio de la terapia, el momento del alta y una revisión a los tres meses.

Los datos recopilados establecen de forma concluyente que una menor seguridad se asocia estrechamente con un mayor nivel de discapacidad y una mayor intensidad sintomática. Por tanto, la certeza motriz deja de considerarse un simple aspecto mental para catalogarse como un factor clínico esencial, el cual requiere abordaje terapéutico.

La Inteligencia Artificial aplicada a la fisioterapia

Uno de los aportes más innovadores de este estudio es la integración de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para procesar el historial clínico de los afectados. El grupo de investigación ALBA (Advanced Learning for Biomedical Analytics) de la ULE, en estrecha colaboración con el grupo SALBIS del Campus de Ponferrada, creó una herramienta basada en machine learning.

Esta tecnología de vanguardia permite analizar enormes volúmenes de datos sanitarios con gran eficacia, detectando patrones complejos que los métodos estadísticos convencionales suelen obviar. La meta principal de este avance es identificar, desde la primera consulta, qué pacientes presentan un riesgo elevado de estancamiento, posibilitando así el diseño de intervenciones completamente personalizadas y mejorando la calidad de la sanidad en El Bierzo.

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