Un dispositivo portátil para la muñeca podría potenciar la rehabilitación tras un AVC

JUEVES, 1 de octubre de 2026 (HealthDay News) -- Un dispositivo que lleva en la muñeca y funciona con un algoritmo de inteligencia artificial (IA) puede evaluar en tiempo real el progreso de la rehabilitación de personas que han perdido movimiento en el brazo debido a un ictus, según muestran nuevas investigaciones.

Actualmente, este tipo de evaluaciones solo pueden realizarse durante visitas médicas que ocurren raramente y duran unos 30 minutos cada una, señalaron investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst.

El nuevo dispositivo de muñeca parecía superar a los médicos en la evaluación de la eficacia de un programa de rehabilitación concreto para ayudar a los pacientes a recuperar la función del brazo.

"Somos el primer grupo en demostrar que, utilizando datos portátiles, podemos extraer información sobre la gravedad motora de los pacientes, que los clínicos pueden utilizar para determinar si su intervención es efectiva o no", dijo el coautor del estudio, Sunghoon Ivan Lee. Es profesor asociado de información e informática en la universidad.

La discapacidad del brazo afecta a más de tres cuartas partes de los casi 800.000 estadounidenses que sufren un ictus cada año, según información de fondo en un comunicado de prensa de UMass Amherst.

En aproximadamente el 40% de esos pacientes, la discapacidad del brazo continúa y se requiere rehabilitación.

La fisioterapia puede hacer maravillas para restaurar el movimiento, pero los médicos normalmente solo revisan su eficacia en dos sesiones de 30 minutos realizadas antes y después de la rehabilitación, explicó el equipo de investigación.

El nuevo dispositivo de muñeca podría cambiar todo eso.

Contiene un acelerómetro que registra cualquier movimiento de brazo. Ese movimiento es interpretado por un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por Lee y un colega.

Como explicó Lee, la gravedad de la discapacidad motora que experimenta un paciente no se refleja completamente en su capacidad para mover el brazo, y el algoritmo lo tiene en cuenta.

Cuanto menos grave sea el deterioro, "más probable es que te muevas mucho, pero no son exactamente iguales", dijo Lee. "Aumentar el uso de las extremidades -- sí, podemos animar a la persona a usar más la extremidad. Pero los pacientes no pueden hacer cambios instantáneos en la gravedad motora mediante cambios de comportamiento a corto plazo."

El modelo utilizado en el dispositivo para evaluar la efectividad de la rehabilitación se basa en las lecturas del acelerómetro a lo largo del tiempo, además de las puntuaciones de evaluación de los clínicos obtenidas entre una semana y seis meses después del ictus.

El equipo de Lee estima que el dispositivo es entre un 40% y un 50% más preciso que la evaluación de un clínico para evaluar el estado real de los pacientes durante la rehabilitación.

Tal y como está la situación actual, durante el proceso terapéutico, "ni el paciente ni el terapeuta tienen una idea clara de cómo responden los pacientes a los tratamientos que reciben", señaló Lee. "Actualmente, los clínicos no pueden ver si los pacientes responden a los ejercicios prescritos, y no tienen forma de saber cómo progresan."

El dispositivo debería cambiar eso, dijo Lee, dando a los pacientes y a sus médicos retroalimentación diaria sobre la eficacia de la rehabilitación y qué cambios podrían ser necesarios.

Aunque las evaluaciones médicas son raras "instantáneas" en el tiempo, el dispositivo muestra un rendimiento continuo.

El equipo de Lee cree que revisar el dispositivo también puede ayudar a los pacientes a sentirse más implicados en su progreso, aumentando su motivación para seguir con la terapia.

Los hallazgos se publicaron el 30 de septiembre en Science Translational Medicine.

Más información

Hay más información sobre la rehabilitación post-ictus en la Clínica Mayo.

FUENTE: Nota de prensa de la Universidad de Massachusetts Amherst, 30 de septiembre de 2026