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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 16/10/2025 19:04
Una nueva generación de tecnologías busca transformar la manera en que el dolor es percibido, medido y tratado en la práctica clínica (Freepik) Durante décadas, la medicina se enfrentó al reto de medir el dolor de manera objetiva y precisa, una dificultad que impacta tanto a pacientes conscientes como a quienes no pueden comunicarse. Esta limitación condiciona diagnósticos y tratamientos en hospitales y residencias a nivel mundial. La irrupción de la inteligencia artificial y nuevas tecnologías ofrece la posibilidad de transformar este panorama, como lo demuestra la reciente experiencia en residencias de ancianos y los primeros resultados positivos obtenidos con herramientas innovadoras, según informa MIT Technology Review. Limitaciones y sesgos de los métodos tradicionales El dolor, considerado uno de los signos vitales más complejos y subjetivos, fue históricamente difícil de cuantificar. Métodos convencionales como escalas numéricas, cuestionarios u observación clínica presentan importantes limitaciones. En residencias como Orchard Care Homes del norte de Inglaterra, se utilizaba la Abbey Pain Scale para valorar el dolor en personas con demencia incapaces de expresarse verbalmente. Cheryl Baird, exdirectora de calidad de la cadena, describió este proceso como “un ejercicio de marcar casillas donde no se consideraban realmente los indicadores de dolor”. Esta falta de exactitud conducía a que residentes agitados fueran catalogados como problemáticos y tratados con sedantes psicotrópicos, mientras el dolor real persistía sin atender. Herramientas convencionales dejan áreas grises en la evaluación del dolor, dificultando diagnósticos precisos y generando brechas de atención entre distintos grupos de pacientes (Freepik) La subjetividad del dolor se ve acentuada por factores culturales, emocionales y sesgos clínicos. Estudios citados por MIT Technology Review revelan que la percepción y el registro del dolor varían considerablemente entre personas de distintos países, y que el género o la raza influyen en la atención recibida. Un análisis de 2024 mostró que las puntuaciones de dolor de las mujeres se consignaban un 10% menos que las de los hombres. Además, los niños negros con fracturas recibían analgésicos opioides con una frecuencia 39% menor que sus pares blancos no hispanos, incluso con idénticos puntajes de dolor. Cerca del 70% de los pacientes en cuidados intensivos experimentan dolor no reconocido o no tratado, principalmente por la imposibilidad de comunicarse. Avances tecnológicos: inteligencia artificial y nuevas herramientas El impulso hacia métodos más objetivos se debe en gran medida a los avances en inteligencia artificial y sensores fisiológicos. Existen dos enfoques principales en esta investigación. El primero se centra en señales fisiológicas internas. Equipos de neurocientíficos emplean redes de electrodos para identificar patrones neuronales asociados al dolor. Un estudio de 2024 demostró que un algoritmo de aprendizaje automático podía distinguir con más del 80% de precisión entre pacientes con dolor crónico y sujetos sanos, respaldado únicamente por minutos de electroencefalograma en reposo. Dispositivos como el monitor PMD-200 de Medasense recogen datos de frecuencia cardíaca, sudoración y temperatura periférica para calcular un puntaje de dolor en pacientes quirúrgicos. Estudios recientes muestran que el uso de algoritmos y análisis facial ayuda a detectar el sufrimiento oculto - (Imagen ilustrativa Infobae) En una investigación de 2022, con 75 pacientes sometidos a cirugía abdominal mayor, el uso de este monitor redujo la puntuación autoinformada del dolor de 5 a 3 en una escala sobre 10, sin incrementar el consumo de opioides. El PMD-200 cuenta con autorización de la FDA en Estados Unidos y está en uso en la Unión Europea, Canadá y otros países. El segundo enfoque se basa en el análisis del comportamiento y las expresiones faciales. Equipos de visión por computadora entrenaron redes neuronales con el Sistema de Codificación de Acciones Faciales (FACS), que identifica 44 micromovimientos faciales universales. En pruebas de laboratorio, estos modelos alcanzaron una precisión superior al 90% para detectar expresiones asociadas al dolor, equiparándose casi al criterio de evaluadores humanos expertos. Además, el procesamiento de lenguaje natural permite analizar notas clínicas en busca de frases como “encoge las rodillas hacia el pecho”, que evidencian sufrimiento. PainChek: una revolución en residencias geriátricas La aplicación PainChek representa uno de los avances más notables. El sistema, autorizado por reguladores en Australia, Reino Unido, Canadá y Nueva Zelanda, y en trámite de aprobación en Estados Unidos, utiliza la cámara del móvil para analizar durante tres segundos nueve micromovimientos faciales relacionados con el dolor. El uso de algoritmos avanzados y sensores biométricos abre la puerta a evaluaciones fisiológicas y conductuales objetivas, superando barreras impuestas por la subjetividad (Imagen Ilustrativa Infobae) El resultado es un puntaje de 0 a 42, complementado por una lista que recopila otros signos, como quejidos o alteraciones del sueño. Kreshnik Hoti, principal investigador y coinventor de PainChek, explicó a MIT Technology Review: “Existe un catálogo de códigos de acción facial comunes a todos los humanos, y nueve de ellos se asocian al dolor”. Los resultados quedan almacenados en la nube, permitiendo a los profesionales sanitarios identificar tendencias y ajustar tratamientos. La implementación de PainChek aportó beneficios clínicos tangibles. En Orchard Care Homes, la incorporación de la aplicación en 2021 redujo rápidamente la prescripción de psicotrópicos y mejoró notablemente el ambiente. Baird destacó: “Vimos de inmediato las ventajas: facilidad de uso, precisión y la capacidad de identificar dolores que no se habrían detectado con la escala anterior”. Un estudio interno en cuatro residencias mostró una caída del 25% en el uso de antipsicóticos y, en Escocia, una disminución del 42% en las caídas. Algunos residentes que evitaban las comidas por dolor dental no detectado retomaron la alimentación habitual, y quienes se aislaban a raíz de molestias comenzaron a socializar. Además, la rapidez del proceso supuso un cambio: mientras la escala tradicional requería 20 minutos, la evaluación con PainChek se completaba en menos de cinco. El cambio cultural en las residencias fue evidente, aunque no exento de resistencia. Algunos profesionales consideran que su juicio clínico es suficiente y otros muestran reservas ante la adopción de tecnologías y procesos digitales. Baird, al capacitar nuevos empleados, comparaba la medición del dolor con la de la presión arterial u oxígeno: “No adivinamos esos valores, ¿por qué adivinar el dolor?”, reflexionó para MIT Technology Review. Con la llegada del análisis facial asistido por inteligencia artificial, el sector geriátrico experimenta una mejora en la detección y control del dolor no verbalizado (PainChek) Desafíos actuales y escenarios futuros Aunque la incorporación de estas tecnologías resultó beneficiosa, persisten desafíos y escepticismo. La inteligencia artificial aplicada al análisis facial puede mostrar sesgos con el tono de piel y confundir expresiones de dolor con las de náusea o miedo. La calidad de los resultados depende de la precisión del personal al introducir datos y existe el riesgo de delegar en el algoritmo, perdiendo contexto clínico e interpersonal. Hoti reconoció que, si bien al principio creían que la inteligencia artificial debía automatizar todo el proceso, ahora consideran que la verdadera fortaleza radica en un enfoque híbrido, que combine la IA con la intervención humana. El futuro de la medición objetiva del dolor apunta a una expansión internacional y a la adaptación de estas herramientas a nuevos contextos. PainChek desarrolla una versión para bebés menores de un año, entrenada con el Baby Facial Action Coding System, y las pruebas piloto ya se llevan a cabo en Australia. Otras compañías exploran dispositivos como bandas de EEG para dolor neuropático, sensores cutáneos para detectar crisis de dolor en pacientes oncológicos y modelos de lenguaje capaces de analizar notas de enfermería para descubrir sufrimiento oculto. Sin embargo, como advierte MIT Technology Review, la cuantificación del dolor mediante dispositivos externos aún puede exponer sesgos o imprecisiones que solo saldrán a la luz tras un uso prolongado. Para Baird, la cuestión es clara: “He vivido con dolor crónico y me costó que me creyeran. (PainChek) habría marcado una gran diferencia”. Si la inteligencia artificial consigue dar una voz numérica a quienes sufren en silencio y logra que el dolor se atienda como cualquier otro signo vital, la inclusión de una nueva fila en la hoja de seguimiento podría significar un avance trascendente en la atención médica.
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