Si reflexionamos sobre el sentido del dolor, una experiencia ancestralmente desagradable y eminentemente subjetiva, tendríamos que aceptar que forma parte fundamental de nuestra fisiología; que se trata de una entidad compleja cuyo fin es nuestra supervivencia.
El dolor se nos revela como un necesario y sofisticado sistema de alarma destinado a avisar en aquellas situaciones en las que nuestro organismo está sufriendo un daño, ya sea físico, emocional o potencial. ¿Para qué? Para que intentemos ponerle solución: reposar, inmovilizar la parte afectada, curar una herida… ¿Y si no podemos resolverlo de forma autónoma? Lo habitual será que intentemos avisar a aquellos que puedan aliviarlo por nosotros.
Podemos ver aquí una clara cadena comunicativa: primero una interna, que ocurre dentro de los confines de nuestro organismo, y después una externa, entre nosotros y esa persona que nos ayudará.
Sufrimiento silencioso
Pero veamos qué ocurriría si cambiamos las reglas del juego. Imaginémonos a una de las millones de personas en todo el mundo que conviven con patologías neurológicas severas: sufren predisposición al dolor y, además, tienen mermada su capacidad de expresión. Es el caso de los pacientes con parálisis cerebral. La experiencia dice que, en muchos casos, sufren sin poder comunicarlo.
Este padecimiento es un gran problema extensible a la comunidad clínica y asistencial que da apoyo a esas personas, quienes demandan una solución urgente. A fin de cuentas, el autoinforme – el testimonio de quien padece el dolor– es el “patrón de oro” para evaluarlo.
No hay un termómetro para el dolor
Tanto es así que a día de hoy no existe ninguna prueba médica o bioensayo capaz de detectar la presencia de dolor ni su intensidad. No hay, por decirlo de algún modo, un termómetro para el dolor. Lo máximo que podemos hacer, a falta de autoinforme, es observar el comportamiento o la expresión facial de la persona que sufre e intentar adivinar. No olvidemos que la evolución nos ha beneficiado con diversos mecanismos empáticos para ello.
Dicho esto, cabe hacerse la pregunta: ¿somos capaces de identificar el dolor en quienes no lo pueden expresar? La respuesta, mal que nos pese, es que sólo a medias. Y, claro, a medias no es suficiente. Esto va a depender, entre otras cosas, de que la persona que lo padece presente un comportamiento y unas expresiones faciales “estándar”.
Ahí, como decíamos antes, la evolución nos ha hecho a los humanos bastante competentes para identificar si un congénere sufre o no sufre. E incluso, de forma aproximada, para determinar su nivel de sufrimiento.
Pero todo cambia cuando esa persona a la que pretendemos valorar presenta una gestualidad facial modificada o idiosincrática, causada por patrones de actividad muscular alterados (como pasa en algunas de las alteraciones neurológicas que mencionábamos antes). En estos casos, según indica la evidencia, solo podemos ofrecer una aproximación poco concordante con la experiencia del sujeto a valorar.
La IA viene al rescate
Afortunadamente para todos, la inteligencia artificial (IA) tiene mucho que aportar aquí. El entrenamiento de redes neuronales con imágenes de personas experimentando dolor ha permitido construir un sistema de reconocimiento facial capaz de identificarlo.
La iniciativa se ha realizado de forma multidisciplinar en colaboración con el departamento de investigación de Fundación ASPACE, centro de referencia en parálisis cerebral en Baleares. Para ello, varios investigadores hemos testeado este sistema mediante el desarrollo de una base de datos pionera en el mundo de expresiones faciales de dolor en personas con parálisis cerebral.
Nuestro método de reconocimiento ha identificado que las áreas faciales clave para detectar el dolor específicamente en la parálisis cerebral difieren de las de las personas con desarrollo típico. Los resultados de estas evaluaciones, aunque aún discretos, no son baladí, ya que este sistema es capaz de emitir un juicio que concuerda en algo más del 62 % con el consenso de dos fisioterapeutas altamente especializados y familiarizados con los sujetos evaluados.
Creemos que es un buen comienzo, aunque no exento de desafíos. El primero de ellos es mejorar la tasa de precisión del sistema. Esto va a conllevar la adquisición de una base de datos específica de pacientes de parálisis cerebral de alrededor de unas 5 000 imágenes. Son muchas, pero es el precio a pagar para que la inteligencia artificial sea verdaderamente “inteligente”.
Y mientras nos enfrentamos a este reto, trabajamos en otro: hacer que nuestra solución tecnológica sea útil para la comunidad. Para ello, estamos en fase de desarrollo de una aplicación móvil que permitirá identificar el dolor en personas con alteraciones neurológicas severas a través de una sencilla grabación de vídeo de su rostro. Dado el trabajo previo que venimos realizado los últimos años, se vislumbra como una realidad en el horizonte cercano.
La identificación precisa del dolor es el primer paso para optimizar el tratamiento y mejorar la calidad de vida de un grupo de personas vulnerables. En última instancia, para dar voz a aquellos que no pueden comunicar su dolor. Nuestra esperanza es que este avance contribuya a que la tecnología se utilice para aliviar el sufrimiento humano, promoviendo una sociedad más inclusiva y empática.
Este artículo fue finalista del V Concurs de Divulgació Científica de la Universitat de les Illes Balears.
Álvaro Sabater-Gárriz, Profesor de Anatomía humana, investigador en neurociencias. Facultad de Enfermería y Fisioterapia de la Universidad de las Islas Baleares., Universitat de les Illes Balears; Cristina Manresa-Yee, Profesora Titular de Universidad de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universitat de les Illes Balears; Francesc Xavier Gayà Morey, Doctorando en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Universitat de les Illes Balears; Inmaculada Riquelme Agulló, Profesora del Departamento de Enfermería y Fisioterapia, Universitat de les Illes Balears y Pau Martinez-Bueso, Profesor de Anatomía y Biomecánica. Experto en investigación en tecnología y salud., Universitat de les Illes Balears
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
