La realidad virtual se perfila como una herramienta complementaria para tratar el dolor crónico, pero su eficacia potencial plantea un reto: las personas no experimentan el dolor de la misma manera ni responden igual a una misma intervención. Una experiencia que resulta relajante y útil para un paciente puede ser demasiado exigente para otro. Además, la atención, el cansancio y la tolerancia al esfuerzo mental pueden cambiar durante una misma sesión.
Un estudio de la Universidad de East Anglia (UEA), en el Reino Unido, publicado en la revista Scientific Reports, explora cómo resolver parte de ese problema mediante la combinación de inteligencia artificial (IA) y seguimiento ocular. La propuesta consiste en utilizar sensores integrados en un visor de realidad virtual para registrar señales oculares, tales como las variaciones en el tamaño de las pupilas y la frecuencia del parpadeo, con el fin de que un sistema de inteligencia artificial analice esos datos, estime cuánto esfuerzo mental está realizando el usuario y, en una futura aplicación terapéutica, ajuste la experiencia en función de sus necesidades.
El objetivo no es que la tecnología diagnostique el dolor observando los ojos, sino que ayude a reconocer cuándo una actividad exige demasiados recursos cognitivos. Con esa información, un programa podría modificar el nivel de dificultad, la duración de los ejercicios o la intensidad de los estímulos para mantener una experiencia tolerable y potencialmente más útil.
El equipo dirigido por el investigador Jordan Tsigarides, de la Escuela de Ciencias de la Salud de la UEA, estudió a 84 voluntarios. De ellos, 42 vivían con afecciones de dolor musculoesquelético crónico, como artritis y fibromialgia. Los participantes realizaron una serie de ejercicios de memoria de dificultad creciente mientras llevaban un visor de realidad virtual equipado con tecnología de seguimiento ocular.
Las tareas del estudio empleaban una prueba conocida como N-back, utilizada habitualmente para evaluar la memoria de trabajo mediante un ejercicio donde la persona debe recordar información presentada anteriormente y compararla con estímulos nuevos. Al aumentar la dificultad de la prueba, también se incrementa la demanda de atención y procesamiento mental; en este sentido, los investigadores observaron que, a medida que las tareas se volvían más exigentes, las pupilas tendían a dilatarse y aumentaba la frecuencia del parpadeo. Estos cambios biológicos proporcionaron las señales idóneas para que los modelos de inteligencia artificial pudieran utilizar organizadamente esos datos y así distinguir con precisión los distintos niveles de carga cognitiva.
En voluntarios sanos, los modelos más avanzados alcanzaron una precisión de hasta el 88% al diferenciar entre niveles bajos y altos de esfuerzo mental. Es un resultado prometedor para el desarrollo de sistemas adaptativos, pero su interpretación requiere una distinción importante: el algoritmo estaba estimando la carga cognitiva durante una tarea concreta, no midiendo directamente la intensidad del dolor ni demostrando que la terapia funcionara mejor.
El tamaño de las pupilas y el parpadeo pueden variar por múltiples motivos, entre ellos la iluminación, la fatiga, el estrés, la atención y otros factores fisiológicos. Por eso, las señales oculares ofrecen información útil, pero no constituyen por sí solas una medida inequívoca del estado mental o del dolor de una persona.
Cómo podría funcionar una terapia de realidad virtual adaptativa
Actualmente, muchos programas terapéuticos de realidad virtual ofrecen experiencias relativamente estandarizadas que pueden transportar al usuario a bosques, paisajes naturales u otros entornos tranquilos, guiando ejercicios de relajación o proponiendo juegos y actividades que requieren concentración. El propósito principal de estas experiencias es captar la atención del paciente para reducir el estrés asociado al dolor y ayudarlo a gestionar sus síntomas; en este sentido, algunas intervenciones también investigan cómo la exposición controlada a determinados entornos y actividades puede modificar de manera positiva la relación existente entre el dolor, la atención y las respuestas emocionales.
El problema radica en que una sesión demasiado sencilla puede perder la atención del usuario, mientras que una excesivamente compleja puede provocar frustración, cansancio o sobrecarga mental; un equilibrio entre comodidad y participación que resulta especialmente importante en personas que conviven con dolor persistente. Es aquí donde entraría en juego el seguimiento ocular, ya que un visor equipado con sensores podría registrar continuamente los movimientos oculares y las variaciones pupilares para que el algoritmo interprete esas señales y ajuste los elementos de la sesión en tiempo real.
Por ejemplo, si el sistema estimara que un ejercicio de memoria exige demasiado esfuerzo, podría reducir su dificultad, introducir una pausa o sustituirlo por una actividad más relajante. Si detectara que el usuario mantiene un nivel de atención compatible con la tarea, podría conservar el ejercicio o aumentar gradualmente su complejidad.
Se trata, por ahora, de una aplicación futura que los investigadores esperan desarrollar, no de una función terapéutica cuya eficacia clínica haya quedado demostrada por este estudio. La investigación evaluó la posibilidad de identificar la carga cognitiva mediante señales oculares; no probó que un sistema autónomo capaz de ajustar el tratamiento produzca mejores resultados contra el dolor.
Uno de los hallazgos más importantes del trabajo representa, a su vez, uno de sus principales obstáculos: aunque los modelos alcanzaron una precisión de hasta el 88% en voluntarios sanos, su rendimiento fue considerablemente inferior en las personas con dolor crónico. Este resultado sugiere que las señales oculares no se comportan de manera idéntica en todos los usuarios y, por lo tanto, los algoritmos entrenados con datos de personas sanas pueden no trasladarse directamente a una población clínica.
El dolor persistente puede coexistir con alteraciones del sueño, fatiga, estrés y dificultades de concentración. También puede modificar la manera en que una persona afronta una tarea o distribuye su atención. Estos factores podrían complicar la interpretación de las señales que registra el visor, aunque el estudio no permite atribuir la menor precisión a una única causa.
Por ello, los investigadores consideran que los futuros sistemas podrían necesitar una calibración individual. En lugar de aplicar los mismos criterios a todos los usuarios, el dispositivo tendría que aprender cómo responde cada persona ante diferentes niveles de exigencia mental.
Qué aporta la investigación al tratamiento de la fibromialgia y otras afecciones
El dolor crónico constituye un problema sanitario de gran alcance; de hecho, el investigador principal cita una estimación de aproximadamente 1.500 millones de personas afectadas en todo el mundo, aunque las cifras varían según la definición de la patología y la población estudiada. En enfermedades como la fibromialgia, la artritis y otros trastornos musculoesqueléticos, los síntomas pueden interferir gravemente en el sueño, la movilidad, la concentración y las actividades cotidianas. Por este motivo, el tratamiento suele requerir un enfoque individualizado que combine medicamentos, ejercicio adaptado, intervenciones psicológicas y otras estrategias según la situación clínica de cada paciente.
La realidad virtual podría complementar algunas de estas opciones al ofrecer ejercicios inmersivos y controlados. Investigaciones anteriores del equipo de la UEA habían observado resultados prometedores en la reducción del dolor entre personas con fibromialgia. El nuevo trabajo aborda una cuestión diferente: cómo conseguir que las experiencias virtuales respondan mejor a las diferencias entre pacientes.
Esta distinción ayuda a situar el avance. La investigación no demuestra que el seguimiento ocular cure la fibromialgia ni que permita sustituir los tratamientos existentes. Explora una forma de medir la carga mental que, si se valida en estudios posteriores, podría contribuir a diseñar sesiones más flexibles y mejor ajustadas a cada persona.
Los investigadores también plantean que el mismo principio podría estudiarse en ámbitos como la ansiedad, la depresión, la educación o la formación profesional, donde adaptar la exigencia de una actividad al estado del usuario podría tener aplicaciones. En todos estos casos, la utilidad dependerá de la calidad de las mediciones y de la demostración de beneficios concretos.
El siguiente paso consiste en realizar estudios más amplios que permitan evaluar el sistema en condiciones reales y determinar si la adaptación automática mejora los resultados terapéuticos. Será necesario comprobar no solo la precisión del algoritmo, sino también si los pacientes experimentan una reducción del dolor, una mejor tolerancia a las sesiones o una mejora funcional relevante.
El estudio señala que las tareas de realidad virtual fueron bien toleradas, con niveles muy bajos de mareo y molestias entre los participantes. Este dato es favorable para la viabilidad del método, pero no garantiza que todas las personas puedan utilizarlo durante periodos prolongados ni que una terapia adaptativa sea eficaz en diferentes cuadros clínicos. @mundiario
