La UFV ha firmado un convenio con ADAMO Robot para la realización de actividades que fomenten la creación de nuevos proyectos de formación, investigación, prácticas, empleo y transferencia de los resultados de investigación.
Encontrar nuevos tratamientos para el dolor musculoesquelético se ha convertido ya en una prioridad y en “una de las quejas más comunes en la práctica médica de los pacientes después de haber sufrido Covid-19”, explica Manuel J. Rodríguez, investigador de la Facultad de Ciencias de la Salud (UFV).
Si bien es cierto que en el campo de la fisioterapia ya se utilizan varias modalidades de ejercicios terapéuticos -estiramientos y movilizaciones para controlar el dolor y la inflamación- hasta ahora no se ha desarrollado un tratamiento estandarizado debido a la falta de datos clínicos.
La figura del fisioterapeuta, imprescindible
El brazo robótico de ADAMO es capaz de aplicar una presión mecánica terapéutica sin contacto sobre la caja torácica con el objetivo de reducir el dolor, la inflamación y el estrés musculoesquelético. Pero la labor del fisioterapeuta sigue siendo crucial.
“La figura del fisioterapeuta es imprescindible. Cuando un paciente que sufre dolor musculoesquelético (espalda, hombro, rodilla, etc.) y ha sido derivado por un médico al experto, éste le hace las preguntas pertinentes, le explora la espalda y detecta los puntos de dolor y algias”, comenta Jiménez, responsable de Adamo.
A continuación, el fisioterapeuta marca de forma virtual los puntos a tratar. Y “el sistema ADAMO traza esos puntos, los mapea de forma individualizada con cámaras 3D, sensores y termografía, y los memoriza”, explica Jiménez. Después el fisioterapeuta programa la presión que ha de ejercer el brazo robótico, así como el tiempo, en cada punto del tratamiento.
Presión y temperaturas adaptadas a cada patología
El brazo robótico colaborativo consigue reproducir los movimientos de forma automática y expulsa aire a alta presión, cuya temperatura es regulable, para que el paciente tenga una sensación agradable durante la sesión al mismo tiempo que se consigue adaptar la temperatura a las necesidades fisiológicas de la patología tratada.
Deep Learning para apoyar la labor del fisioterapeuta
La colaboración entre CEIEC-UFV y ADAMO permitirá crear modelos de Deep Learning que, gracias a los datos recogidos, apoyarán al fisioterapeuta para establecer un diagnóstico, un seguimiento y una propuesta de tratamiento mucho más objetiva.
En este sentido, “gracias a la termografía que lleva integrada el brazo robótico, podremos medir la recuperación del paciente. Es decir, nos dará el tiempo necesario para la recuperación al mismo tiempo que podremos cuantificar el dolor”, explica Carlos Jiménez, CEO de ADAMO.
Por otro lado, la cámara termográfica y la cámara 3D “permiten apoyar al fisioterapeuta en el diagnóstico y generar un tratamiento más acertado”, concluye Manuel Rodríguez, investigador en la Facultad de Ciencias de la Salud UFV.