Inteligencia artificial portátil para detectar artritis severa de rodilla sin rayos X

Un equipo de investigadores de la Universidad de Ciencias Médicas de Isfahán ha desarrollado un método no invasivo que permite detectar con alta precisión casos severos de osteoartritis de rodilla utilizando sensores portátiles y algoritmos de aprendizaje automático. Los diagnósticos por imagen como los rayos X siguen siendo el estándar, sin embargo, implican exposición a radiación y dependencia de infraestructura hospitalaria, con lo que esta reciente tecnología implica una alternativa más accesible, rápida y libre de riesgos físicos.

El sistema se basa en una unidad de medición inercial (IMU, por sus siglas en inglés), que combina acelerómetro, giroscopio y magnetómetro para registrar datos cinemáticos durante una caminata breve. Los sensores fueron colocados en el muslo y la parte inferior de la pierna de cada participante, funcionando en conjunto como un sistema de coordenadas dinámico. Esto permitió capturar con alta precisión la relación entre los movimientos articulares y analizar diferencias específicas entre una marcha saludable y una afectada por osteoartritis grado 4.

Durante las pruebas, 30 personas mayores de 45 años —15 diagnosticadas con osteoartritis severa y 15 con movilidad saludable— caminaron de forma autónoma durante 10 segundos, realizando ocho pasos sin ningún tipo de asistencia. A partir de estas pruebas se recogieron un total de 1,433 señales inerciales, que luego fueron analizadas utilizando distintos modelos de aprendizaje automático. Entre ellos, el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) fue el que mostró mejor desempeño, alcanzando una precisión del 93.71 %.

Este rendimiento mejora en al menos un 4 % la sensibilidad frente a modelos previos publicados, según señalaron los autores del estudio, dirigido por el Dr. Saeed Kermani. El método permite distinguir entre sujetos sanos y pacientes con KOA severa, y lo hace a través de sensores ligeros y algoritmos entrenados localmente, por lo que podría emplearse en zonas rurales, consultas móviles o en el hogar del paciente como parte de un seguimiento remoto.

Los investigadores advierten, no obstante, que al centrarse exclusivamente en pacientes con osteoartritis grado 4 y sujetos completamente sanos, la diferencia entre ambos grupos es muy marcada. Esta comparación extrema puede haber contribuido a los altos niveles de precisión reportados. Por ello, ya se encuentra en marcha una segunda fase de investigación que incluirá pacientes con grados 2 y 3 de la enfermedad, con el objetivo de validar la eficacia del sistema en casos más sutiles y reforzar su aplicabilidad clínica real.