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.
The UFV has signed an agreement with ADAMO Robot to carry out activities that promote the creation of new training projects, research, internships, employment and transfer of research results.
Finding new treatments for musculoskeletal pain has become a priority and «one of the most common complaints in the medical practice of patients after having suffered Covid-19», explains Manuel J. Rodríguez, researcher at the Faculty of Health Sciences (UFV).
Although it is true that in the field of physiotherapy several therapeutic exercise modalities are already used – stretching and mobilisation to control pain and inflammation – until now no standardised treatment has been developed due to the lack of clinical data.
The figure of the physiotherapist, essential
ADAMO’s robotic arm is able to apply non-contact therapeutic mechanical pressure on the rib cage with the aim of reducing pain, inflammation and musculoskeletal stress. But the work of the physiotherapist remains crucial
«The figure of the physiotherapist is indispensable. When a patient suffers from musculoskeletal pain (back, shoulder, knee, etc.) and has been referred by a doctor to the expert, the latter asks the relevant questions, explores the patient’s back and detects the points of pain and pain», says Jiménez, head of Adamo.
The physiotherapist then virtually marks the points to be treated. And «the ADAMO system traces these points, maps them individually with 3D cameras, sensors and thermography, and memorises them,» explains Jiménez. The physiotherapist then programmes the pressure to be exerted by the robotic arm, as well as the time, at each treatment point.
Pressure and temperatures adapted to each pathology
The collaborative robotic arm manages to reproduce the movements automatically and expels air at high pressure, whose temperature is adjustable, so that the patient has a pleasant sensation during the session while at the same time adapting the temperature to the physiological needs of the pathology being treated.
Deep Learning to support the work of the physiotherapist
The collaboration between CEIEC-UFV and ADAMO will allow the creation of Deep Learning models that, thanks to the data collected, will support the physiotherapist in establishing a diagnosis, monitoring and a much more objective treatment proposal.
In this sense, «thanks to the thermography integrated in the robotic arm, we will be able to measure the patient’s recovery. In other words, it will give us the time needed for recovery at the same time as we can quantify the pain,» explains Carlos Jiménez, CEO of ADAMO.
On the other hand, the thermographic camera and the 3D camera «allow us to support the physiotherapist in the diagnosis and generate a more accurate treatment», concludes Manuel Rodríguez, researcher at the UFV Faculty of Health Sciences