Científicos argentinos desarrollan una inteligencia artificial para rehabilitar a pacientes que sufrieron un ACV
Un equipo del CONICET creó una tecnología que interpreta la actividad cerebral y la transforma en movimientos dentro de un videojuego, incluso cuando los pacientes tienen graves dificultades motoras. El desarrollo argentino busca mejorar la recuperación de personas que sufrieron accidentes cerebrovasculares y será evaluado en un entorno clínico mediante un convenio con el Instituto Fleni.
La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para la medicina y la rehabilitación neurológica. En Argentina, un equipo de científicos del CONICET desarrolló una interfaz cerebro-computadora capaz de interpretar señales cerebrales y convertirlas en movimientos virtuales, con el objetivo de contribuir a la recuperación de pacientes que sufrieron un accidente cerebrovascular (ACV).
El proyecto, denominado coAR.BCI, es desarrollado por investigadores del Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL, CONICET-UNL), bajo la dirección de la científica Victoria Peterson.
La tecnología busca ofrecer nuevas alternativas de rehabilitación para personas que experimentaron pérdidas significativas del control motor después de un ACV, una condición que puede afectar la movilidad de brazos, piernas y otras funciones del organismo.
El avance más importante es que permite realizar ejercicios de rehabilitación a partir de la actividad cerebral, incluso cuando el paciente no puede ejecutar físicamente determinados movimientos.
Cómo funciona la inteligencia artificial que interpreta el cerebro
El sistema utiliza una interfaz cerebro-computadora, conocida internacionalmente como BCI (Brain-Computer Interface), que permite establecer una comunicación directa entre la actividad cerebral y un dispositivo informático.
A través de sensores de electroencefalografía colocados sobre la superficie de la cabeza, el sistema registra señales eléctricas generadas por el cerebro.
Mediante algoritmos de inteligencia artificial, esas señales se procesan y traducen en comandos digitales que permiten controlar movimientos dentro de un entorno virtual.
Para facilitar la rehabilitación, los investigadores desarrollaron un videojuego en el que el paciente observa un personaje o avatar en una pantalla.
Cuando la persona imagina realizar un movimiento, el sistema intenta reconocer esa intención a partir de su actividad cerebral y reproducirla mediante el avatar.
“La interfaz que desarrollamos permite realizar una neurorrehabilitación aun cuando el paciente tenga una gran pérdida de control motor de su miembro afectado”, explicó Peterson.
La investigadora detalló que esta interacción permite conectar la intención de movimiento con una respuesta visual, un mecanismo que podría favorecer los procesos de recuperación neurológica.
El objetivo es estimular la plasticidad cerebral, es decir, la capacidad del cerebro para reorganizar sus conexiones y adaptarse después de una lesión.
Una tecnología que aprende y se adapta a cada paciente
Una de las características distintivas de coAR.BCI es su capacidad de adaptación.
A diferencia de otros sistemas informáticos, donde las personas deben aprender a utilizar una tecnología con parámetros relativamente fijos, esta interfaz está diseñada para que el algoritmo y el paciente se adapten mutuamente durante el proceso de rehabilitación.
El sistema contempla que la actividad cerebral y el rendimiento de una persona pueden variar entre sesiones.
Factores como el cansancio, la motivación, el estado de ánimo y los propios procesos de aprendizaje pueden modificar la manera en que el paciente interactúa con la herramienta.
Por eso, los investigadores desarrollaron algoritmos capaces de ajustar su funcionamiento durante la utilización.
“Coadaptación significa que tanto el sistema como la persona se adaptan el uno al otro”, explicó Peterson.
La inteligencia artificial cumple un papel central: permite interpretar las señales cerebrales en tiempo real y transformarlas en instrucciones que la computadora puede ejecutar.
Esta característica podría contribuir al desarrollo de tratamientos más personalizados, adaptados a las capacidades y necesidades de cada paciente.
Del laboratorio al hospital: el acuerdo con Fleni
El desarrollo científico argentino comenzó una nueva etapa mediante un convenio entre el CONICET y el Instituto Fleni, uno de los centros especializados en neurología y rehabilitación más reconocidos del país.
El objetivo es evaluar si la tecnología puede utilizarse de manera efectiva en un entorno clínico real y determinar cómo interactúan con ella los pacientes que sufrieron un ACV.
La colaboración comenzó en 2024, cuando ambas instituciones firmaron un primer acuerdo para desarrollar módulos de rehabilitación motora basados en interfaces cerebro-computadora.
En 2026 se concretó un segundo convenio destinado a evaluar el software coAR.BCI con pacientes que atravesaron accidentes cerebrovasculares.
El proyecto contempla estudiar la utilización del sistema en personas que se encuentran en etapas agudas o subagudas de recuperación.
Para avanzar, los equipos científicos y médicos definieron criterios de selección de pacientes, desarrollaron protocolos de investigación y realizaron capacitaciones para utilizar el equipamiento.
El protocolo de investigación cuenta con aprobación bioética y fue registrado en la provincia de Buenos Aires y en la plataforma internacional ClinicalTrials.gov, según informó el equipo científico.
Actualmente, los investigadores se encuentran a la espera de incorporar pacientes que cumplan con los requisitos establecidos para el estudio.
¿Puede la inteligencia artificial mejorar la recuperación después de un ACV?
La posibilidad de recuperar funciones motoras después de un accidente cerebrovascular constituye uno de los grandes desafíos de la rehabilitación neurológica.
Los tratamientos tradicionales incluyen ejercicios físicos, terapias ocupacionales y diferentes estrategias destinadas a recuperar capacidades afectadas.
Las interfaces cerebro-computadora buscan complementar estas intervenciones mediante mecanismos que estimulan la actividad cerebral vinculada con el movimiento.
La principal ventaja potencial de coAR.BCI es que permite trabajar sobre la intención de movimiento incluso cuando las limitaciones físicas impiden realizar determinados ejercicios convencionales.
Los investigadores consideran que esta interacción podría reforzar los procesos de plasticidad cerebral y contribuir a mejorar la funcionalidad motora.
Sin embargo, todavía no está demostrado que coAR.BCI mejore la recuperación clínica de pacientes con ACV. Esa es precisamente una de las cuestiones que deberán investigar en las próximas etapas.
Hasta el momento, el equipo completó evaluaciones de laboratorio con personas sin patologías neurológicas y se encuentra analizando los resultados.
El siguiente paso será estudiar su funcionamiento con pacientes de Fleni.
Ciencia argentina e inteligencia artificial aplicada a la salud
El proyecto representa un ejemplo del potencial de la investigación científica argentina para desarrollar soluciones tecnológicas destinadas a problemas concretos de salud.
El equipo está integrado por Victoria Peterson, Solange Gualpa y Catalina María Galván, del IMAL (CONICET-UNL), y María Florencia Coldeira, vinculada a la Universidad de San Andrés y al mismo instituto.
También participaron en etapas anteriores Paula Saavedra y Denise Nigro.
La investigación combina conocimientos de matemática aplicada, neurociencia, procesamiento de señales e inteligencia artificial.
Su importancia radica en desarrollar tecnología propia que podría incorporarse a tratamientos médicos y ampliar las herramientas disponibles para la rehabilitación neurológica.
Además, el proyecto demuestra cómo la articulación entre organismos científicos, universidades e instituciones médicas puede facilitar la transferencia de conocimientos desde los laboratorios hacia aplicaciones clínicas.
El futuro: tratamientos personalizados mediante inteligencia artificial
El objetivo de los investigadores es continuar perfeccionando coAR.BCI para que pueda adaptarse progresivamente a las necesidades individuales de cada paciente.
La tecnología todavía se encuentra en una etapa de investigación y evaluación, por lo que su eventual incorporación a tratamientos habituales dependerá de los resultados clínicos y de futuras validaciones.
Peterson explicó que la aspiración es desarrollar un sistema capaz de acompañar procesos de rehabilitación con un seguimiento individualizado.
“Ojalá en un futuro pueda ser parte de los tratamientos que se llevan a cabo en las clínicas de rehabilitación. Ese es el objetivo a gran escala”, afirmó.
La combinación de inteligencia artificial y neurociencia podría abrir nuevas posibilidades para recuperar funciones motoras después de lesiones cerebrales.
En Argentina, el desarrollo de coAR.BCI constituye un avance de investigación en esa dirección: una tecnología creada por científicos nacionales que busca transformar señales cerebrales en nuevas oportunidades de rehabilitación.
