Las prótesis de nueva generación ideadas por Zuckerberg, a 7 años vista

Unificar la inteligencia motora y la neuronal junto a la inteligencia artificial permite "replicar fielmente la anatomía y el movimiento humano". Así lo explica a Redacción Médica Álvaro Sánchez Ferro, coordinador del Comité de Nuevas Tecnologías de la Sociedad Española de Neurología (SEN), tras el desarrollo de una nueva plataforma de inteligencia artificial de modelos musculoesqueléticos. La plataforma hace posible avanzar en la rehabilitación y la creación de prótesis para los pacientes. Un avance que, según Sánchez Ferro, podría aplicarse en humanos dentro de "tres a siete años".

Este gran avance, llevada a cabo por Meta, la empresa de Mark Zuckerberg, junto a la Universidad de Twente de Países Bajos, tiene múltiples aplicaciones y entre ellas destacan "poder modelar problemas que tengan los pacientes y desarrollar soluciones adaptadas a ellos". Este tipo de soluciones, añade Sánchez Ferro, "pueden ir desde crear prótesis que resuelvan déficits concretos por amputaciones o lesiones, a órtesis que ayuden a suplir un problema de esa parte del cuerpo". Asimismo, el neurólogo subraya que "puede ayudar a modelar problemas que la persona tiene, además de individualizar tratamientos rehabilitadores para que estos sean más precisos y exitosos".

Para el neurólogo, este tipo de avances significarán un antes y un después para la Medicina, que podrán ver la luz "en un periodo relativamente rápido, inferior a tres años, siempre y cuando los modelos funcionen bien y se usen solo como soporte para la toma de decisiones médicas".

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Álvaro Sánchez: Las enfermedades "de mayor aplicación serán traumatismos, infartos cerebrales y esclerosis múltiple"

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Por el contrario, Sánchez Ferro señala que "si se pretende que sean sistemas más definitivos en los que se basen los tratamientos y decisiones médicas, pueden tardar más tiempo, generalmente de tres a siete años". En el caso de que se quieran "usar conjuntamente con sistemas de realidad virtual, puede llevar aún más tiempo". 

¿Qué pacientes se podrán beneficiar de esta innovación?

Una vez llegue este tipo de innovación a la práctica clínica, Sánchez Ferro detalla que los principales beneficiarios serán "personas con lesiones musculares u óseas de cualquier tipo, sobre todo relacionadas con traumatismos. También pacientes con afectación del movimiento por infartos cerebrales, esclerosis múltiple u otras enfermedades neurológicas". A pesar de que para el neurólogo esta innovación es "bastante generalizable a cualquier enfermedad", apunta que las enfermedades "de mayor aplicación serán traumatismos, infartos cerebrales y esclerosis múltiple".

La plataforma MyoSuite de Meta.

Unas palabras a las que también se suma Vittorio Caggiano, director del Programa Técnico de MyoSuite, quien subraya a Redacción Médica que "por el momento, se está intentando replicar el comportamiento general de los humanos sanos. Sin embargo, se ha demostrado que podría ser posible simular la pérdida de fuerza muscular en personas mayores, las roturas de tendones o el uso de dispositivos de asistencia". En este sentido, Caggiano asegura que se acaba de "abrir la puerta a la posibilidad de explorar esos estudios habilitando las herramientas básicas y este es solo el primer paso para validar los modelos y personalizarlos".

Modelos musculoesqueléticos e inteligencia artificial

Esta plataforma, denominada MyoSuite, permite diferenciar dos partes: por un lado, el desarrollo de los modelos musculoesqueléticos y, por otro lado, la inteligencia artificial que los impulsa. A partir de ahí, según explica Caggiano, se desarrolla "una simulación sobre el sistema nervioso periférico construyendo simulaciones musculoesqueléticas de la mano y el codo humanos. Esas simulaciones permiten comprender el efecto que tiene la activación muscular en los movimientos y las interacciones con el entorno. Se trata de un problema difícil porque, incluso para el movimiento más sencillo, se necesita coordinar todos los músculos de forma conjunta y continua".

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Vittorio Caggiano: "Se ha demostrado que la inteligencia artificial puede aprender por ensayo y error a realizar la tarea asignada, lo que produce movimientos suaves y coordinados"

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A pesar de que para Caggiano "todavía se tienen muy pocos conocimientos sobre cómo surge y se consolida el comportamiento motor inteligente, se puede simular cómo los humanos realizan movimientos adaptables y aprenden nuevas habilidades". Un aprendizaje que "será fundamental para extender este conocimiento al estudio de la adaptación de los traumas, las enfermedades, el aumento motor y la rehabilitación en humanos", concluye.