AUTORES
- Malena Frechin Bardaji. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
- Florina Bianca Marcu Marcu. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
- Fernando Martí Jarne. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
- Diana Lacambra Garces. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
- Cristina Vila Betrán. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
- Beatriz Coscujuela Román. Fisioterapeuta Servicio Aragonés de Salud. Aragón, España.
RESUMEN
La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un significativo crecimiento en el ámbito sanitario durante los últimos años; ha generado nuevas oportunidades para optimizar la atención al paciente, ha mejorado los procesos diagnósticos y, sobre todo, ha ayudado a facilitar la toma de decisiones clínicas. En el campo de la fisioterapia, estas tecnologías están comenzando a incorporarse en diferentes áreas, como es el caso de la evaluación funcional, la monitorización del movimiento, la planificación terapéutica, la tele rehabilitación y la gestión administrativa. El objetivo de este trabajo es analizar las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en fisioterapia, así como sus potenciales beneficios, limitaciones y desafíos éticos.
La evidencia disponible sugiere que la IA puede contribuir a mejorar la precisión de las valoraciones clínicas, ofrecer tratamientos más personalizados y optimizar el seguimiento y trayectoria de los pacientes mediante herramientas digitales. A su vez, permite automatizar determinadas tareas administrativas, reduciendo así la carga burocrática de los profesionales. Sin embargo, también existen limitaciones relacionadas con la calidad de los datos registrados, la transparencia de los algoritmos, la protección de la privacidad y la necesidad de ser supervisado por un profesional.
La integración de la inteligencia artificial en fisioterapia debe desarrollarse como una herramienta complementaria al razonamiento clínico del profesional, manteniendo siempre una atención centrada en el paciente. El futuro de estas tecnologías dependerá de su correcta regulación, de la formación obtenida por los profesionales sanitarios y de la generación de evidencia científica que apruebe su uso en la práctica clínica.
PALABRAS CLAVE
Inteligencia artificial, fisioterapia, rehabilitación, toma de decisiones clínica.
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has seen significant growth in the healthcare sector in recent years; it has created new opportunities to optimise patient care, improved diagnostic processes, and, above all, helped to facilitate clinical decision-making. In the field of physiotherapy, these technologies are beginning to be incorporated into various areas, such as functional assessment, movement monitoring, treatment planning, telerehabilitation, and administrative management. The aim of this paper is to analyse the main applications of artificial intelligence in physiotherapy, as well as its potential benefits, limitations, and ethical challenges.
The available evidence suggests that AI can help improve the accuracy of clinical assessments, offer more personalised treatments, and optimise patient monitoring and care pathways through digital tools. In turn, it enables the automation of certain administrative tasks, thereby reducing the administrative burden on healthcare professionals. However, there are also limitations relating to the quality of the data recorded, the transparency of the algorithms, privacy protection, and the need for supervision by a healthcare professional.
The integration of artificial intelligence into physiotherapy should be developed as a tool to complement the clinician’s clinical judgement, whilst always maintaining a patient-centred approach. The future of these technologies will depend on their proper regulation, the training received by healthcare professionals, and the generation of scientific evidence supporting their use in clinical practice.
KEY WORDS
Artificial intelligence, physical therapy specialty, rehabilitation, clinical decision-making.
DESARROLLO DEL TEMA
La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un notable crecimiento en el ámbito sanitario durante los últimos años, generando nuevas oportunidades para mejorar la atención al paciente, adecuar los procesos diagnósticos y facilitar la toma de decisiones clínicas¹˒².
La inteligencia artificial puede definirse como el conjunto de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas o la toma de decisiones³˒⁴.
Dentro de este ámbito destacan disciplinas como el aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (Deep learning) y el procesamiento del lenguaje natural³˒⁴.
En fisioterapia, la creciente digitalización de la asistencia sanitaria ha favorecido la incorporación progresiva de estas tecnologías³˒⁹. Los avances en sensores de movimiento, dispositivos portátiles, plataformas de tele rehabilitación y sistemas de análisis de datos, han permitido desarrollar aplicaciones con potencial para mejorar la valoración funcional, la planificación terapéutica y el seguimiento clínico de los pacientes³˒¹⁰.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REHABILITACIÓN:
La rehabilitación constituye un área especialmente adecuada para la aplicación de la inteligencia artificial debido a la gran cantidad de información que se genera durante la evaluación y seguimiento de los pacientes³.
Los sistemas basados en IA pueden analizar variables relacionadas con la movilidad, el equilibrio, la fuerza muscular, la marcha o incluso la actividad física diaria³˒⁹. A partir de estos datos es posible identificar patrones clínicos que ayuden a los profesionales a comprender mejor la evolución funcional de cada paciente.
La combinación de inteligencia artificial y rehabilitación ha dado lugar al concepto de rehabilitación de precisión, cuyo objetivo es personalizar los tratamientos a las características individuales de cada paciente mediante el análisis avanzado de datos clínicos y funcionales⁹.
APLICACIONES CLÍNICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN FISIOTERAPIA:
Evaluación funcional y análisis del movimiento:
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es el análisis automatizado del movimiento humano³˒⁹. Mediante cámaras, sensores inerciales y sistemas de visión artificial, es posible obtener información detallada sobre patrones de marcha, equilibrio y ejecución de ejercicios terapéuticos.
Estos sistemas permiten detectar alteraciones biomecánicas que podrían pasar desapercibidas durante una valoración convencional y facilitan la monitorización objetiva de la evolución clínica³˒¹⁰.
Personalización de los tratamientos:
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar características individuales del paciente, incluyendo edad, diagnóstico, nivel funcional y respuesta previa al tratamiento³˒⁹.
Esta capacidad permite diseñar programas terapéuticos más personalizados y potencialmente más eficaces, favoreciendo una atención centrada en las necesidades específicas de cada persona⁹.
Tele rehabilitación y seguimiento remoto:
La expansión de la tele rehabilitación ha impulsado el desarrollo de herramientas basadas en inteligencia artificial para supervisar la realización de ejercicios sin la necesidad de estar físicamente presentes¹⁰.
Algunas plataformas pueden detectar errores técnicos durante la ejecución de los ejercicios, proporcionar retroalimentación inmediata o incluso generar informes de evolución para el fisioterapeuta¹⁰.
Además, estas tecnologías pueden mejorar la accesibilidad a los servicios de rehabilitación en pacientes con limitaciones de movilidad o geográficas¹⁰.
Automatización de tareas administrativas:
La carga administrativa representa un alto porcentaje de la actividad diaria de los profesionales sanitarios².
La inteligencia artificial puede contribuir a la automatización de determinadas tareas, como la elaboración de informes clínicos, la transcripción de consultas o la organización de datos clínicos, permitiendo así dedicar más tiempo a la atención directa del paciente²˒⁸.
BENEFICIOS POTENCIALES:
La incorporación de herramientas de inteligencia artificial en fisioterapia puede generar diversas ventajas³˒⁸.
- Favorece una mayor objetividad en los procesos de valoración mediante el uso de datos cuantificables³.
- Permite optimizar la toma de decisiones clínicas al proporcionar información complementaria basada en el análisis de grandes volúmenes de datos⁸.
- Puede contribuir a mejorar la adherencia terapéutica mediante sistemas de seguimiento remoto y retroalimentación continua¹⁰.
- La automatización de tareas administrativas podría reducir la carga burocrática y aumentar la eficiencia de los servicios sanitarios².
LIMITACIONES Y DESAFÍOS:
A pesar de sus beneficios potenciales, la implementación de la inteligencia artificial presenta a su vez importantes limitaciones¹˒³.
- La calidad de los datos utilizados para entrenar los algoritmos. Si los datos son insuficientes o presentan sesgos, los resultados obtenidos pueden ser poco fiables¹˒⁸.
- La interpretación clínica de los resultados generados por la IA. En muchos casos, los algoritmos funcionan como sistemas de “caja negra”, dificultando la comprensión de los procesos que conducen a determinadas recomendaciones⁸.
- La complejidad de los pacientes atendidos en fisioterapia requiere considerar factores biopsicosociales que actualmente resultan difíciles de integrar completamente en los modelos computacionales³.
CONSIDERACIONES ÉTICAS:
Las organizaciones internacionales han señalado la necesidad de garantizar que el desarrollo de la inteligencia artificial en salud respete principios éticos fundamentales¹˒².
Entre los aspectos más relevantes destacan la protección de la privacidad, la seguridad de los datos, la transparencia algorítmica, la equidad en el acceso a las tecnologías y la supervisión humana de las decisiones clínicas tomadas¹.
La utilización de sistemas automatizados nunca debe sustituir el juicio profesional del fisioterapeuta ni comprometer la relación terapéutica establecida con el paciente¹˒⁴.
PERSPECTIVAS FUTURAS:
Se espera que la inteligencia artificial desempeñe un papel cada vez más relevante en la fisioterapia durante los próximos años³˒⁹.
Los avances en sensores portátiles, dispositivos de monitorización continua y sistemas predictivos podrían favorecer tratamientos más individualizados y eficientes⁹˒¹⁰.
Asimismo, la integración de la IA con plataformas de telerehabilitación y herramientas de análisis biomecánico permitirá ampliar las posibilidades de seguimiento clínico y evaluación funcional¹⁰.
CONCLUSIONES
La inteligencia artificial representa una herramienta con gran potencial para transformar y optimizar diversos aspectos de la fisioterapia moderna³˒⁹. Sus aplicaciones abarcan desde la valoración funcional y la personalización de tratamientos hasta la tele rehabilitación y la gestión administrativa²˒¹⁰.
A pesar de sus beneficios potenciales, persisten desafíos relacionados con la calidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la protección de la privacidad de los pacientes¹˒⁸.
La incorporación responsable de estas tecnologías debe realizarse como complemento al razonamiento clínico del profesional, manteniendo una atención centrada en la persona y sustentada en principios éticos sólidos¹.
BIBLIOGRAFÍA
- World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health. Geneva: WHO; 2021.
- World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: executive summary. Geneva: WHO; 2021.
- Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Artificial intelligence in physical rehabilitation: a systematic review. Artif Intell Med. 2023;146:102693.
- Topol EJ. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books; 2019.
- Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019;6(2):94-98.
- Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019;25(1):24-29.
- Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2(4):230-243.
- Rajpurkar P, Chen E, Banerjee O, Topol EJ. AI in health and medicine. Nat Med. 2022;28(1):31-38.
- Cotton RJ, Seamon BA, Segal RL, Davis RD, Sahu A, McLeod MM, et al. A causal framework for precision rehabilitation. 2024.
- Tang C, Zhang R, Gao S, Zhao Z, Zhang Z, Wang J, et al. A unified platform for at-home post-stroke rehabilitation enabled by wearable technologies and artificial intelligence. 2024.
ANEXOS
Anexo 1: Principales aplicaciones de la inteligencia artificial en fisioterapia.
Anexo 2: Beneficios y limitaciones de la inteligencia artificial en fisioterapia.
