Estudiantes de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), desarrollaron un programa de cómputo llamado BioMotion Tracker, que es un sistema de captura de video para análisis de movimiento 3D y sirve como herramienta de visualización para medicina de rehabilitación. Con este programa se facilita el diagnóstico, tratamiento, seguimiento e implementación de métodos de rehabilitación en patologías asociadas con el movimiento.

Los autores de esta innovación son Sofía Palacios Cuevas y Alan Poisot Palacios, quienes estudian la Licenciatura de Tecnología de la Escuela Nacional de Estudios Superiores (ENES) Juriquilla. Juntos obtuvieron el Premio Innova UNAM-ILAN a la Innovación Universitaria 2023. Su aportación tiene valores adicionales, por ejemplo: ser de bajo costo y ser de utilidad en la evaluación y corroboración del correcto desarrollo de prótesis y órtesis.

En México, más de 750 mil personas viven con alguna amputación. El conteo más reciente disponible corresponde a 2015 y fue generado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Es seguro que esta cifra se ha incrementado, por el propio crecimiento de la población, sumado a los accidentes y enfermedades crónicas que generan pérdida de extremidades.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El nuevo programa desarrollado por los universitarios para ayudar a la rehabilitación de movimientos utiliza inteligencia artificial (IA). El invento nació como parte de un trabajo final realizado por Sofía Palacios Cuevas en colaboración con Alan Poisot Palacios, para acreditar la materia de IA,

Los jóvenes explicaron que la utilización de IA en esta innovación universitaria consiste en una red neuronal residual, entrenada para detectar las distintas partes del cuerpo de los animales, y por extensión, de los humanos, la cual se adapta a las de cada persona a quien se analizará.

Hasta ahora se han realizado dos estudios de prueba: en el análisis de una pirueta realizada por una bailarina y en la marcha de una paciente pediátrica con parálisis cerebral. En ambos casos, el error de localización de los puntos de interés por parte de la IA fue menor al dos por ciento en cada dirección.

Se trata de un proyecto accesible y útil, en el que emplearon los conocimientos de computación obtenidos en sus estudios profesionales para crear un sistema de bajo costo para el análisis en 3D del movimiento humano.

Consiste en una computadora (PC o laptop), cuyas cámaras web capturan en video diversos movimientos desde distintos ángulos; las imágenes son procesadas mediante IA, que rastrea los puntos de interés para triangular la posición en imagen tridimensional de cada punto.

Para la elaboración de estudios de biomecánica se requieren sensores y cámaras especiales. “Normalmente se utilizan de referencia los trajes especiales con bolitas que manejan los animadores en la realización de películas, además de espacios o habitaciones acondicionadas para ello, mientras que nuestro desarrollo solo precisa de una computadora de escritorio o portátil de gama media, así como dos cámaras web”, indicó Palacios Cuevas.

Los universitarios se percataron de lo difícil que resulta llevar a cabo este tipo de estudios por su costo y porque son pocos los centros que disponen de las aulas especializadas para ello. “Investigando surgió la propuesta de hacerlo con el uso de IA”.

Alan Poisot recalcó que buscaron generar una solución que fuera accesible y más práctica. “Entonces, como utilizamos IA, ya no necesitamos los marcadores, que son esas bolitas blancas de los trajes, lo que hace que sea más cómodo para el usuario durante la realización de un estudio biomecánico del movimiento del cuerpo humano, mediante el uso de mínimos accesorios”, indicó.

Su objetivo a largo plazo es que las personas accedan a este tipo de pruebas que, por lo general, existen para determinar si camina correctamente, pero es extraño que se efectúen para el cuello, por ejemplo. Con BioMotion Tracker se facilitará el acceso al estudio de movimientos más amplios y, también, que llegue a mayor número de lugares por su bajo costo.

Palacios Cuevas destacó que observaron que para los niños eran incómodos estos estudios o se les caían los aditamentos y, por ello, no querían moverse, lo mismo sucedía con los animales. “En el nuestro no hay necesidad de colocar nada y podemos estudiarlo tal como es”.

El sistema se puede trasladar y colocar fácilmente

Una de las ventajas adicionales del sistema desarrollado por los estudiantes de la UNAM es que se puede ubicar en cualquier lugar, en exteriores, al interior de una habitación, es decir, en donde el paciente esté cómodo, o se necesite ver cómo se desempeña en sus movimientos. Poisot Palacios resaltó que esta tecnología también sería útil para efectuar análisis etológicos, es decir, del comportamiento de animales gracias a la flexibilidad de la IA que permite reentrenar el desarrollo tecnológico y adaptarlo para identificar las partes del cuerpo en estudio. En el área deportiva también sería beneficioso pues las cámaras detectarían si realiza bien los lanzamientos o, si sufriera alguna lesión, se determinaría su desempeño para que un fisioterapeuta estimara el tiempo de recuperación.