{"id":211,"date":"2026-06-03T14:53:34","date_gmt":"2026-06-03T20:53:34","guid":{"rendered":"https:\/\/medmultilingua.com\/espanol\/?p=211"},"modified":"2026-06-03T14:53:34","modified_gmt":"2026-06-03T20:53:34","slug":"cuando-la-maquina-aprende-a-leer-el-dolor-que-no-se-puede-decir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medmultilingua.com\/espanol\/cuando-la-maquina-aprende-a-leer-el-dolor-que-no-se-puede-decir\/","title":{"rendered":"Cuando la m\u00e1quina aprende a leer el dolor que no se puede decir"},"content":{"rendered":"\n

Dr. Marco V. Benavides S\u00e1nchez. Medmultilingua.com<\/a> \/<\/p>\n\n\n\n

Hay una pregunta que los m\u00e9dicos especialistas en geriatr\u00eda<\/a> llevan d\u00e9cadas intentando responder con herramientas insuficientes: \u00bfc\u00f3mo sabes cu\u00e1nto dolor tiene alguien que ya no puede dec\u00edrtelo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un paciente con demencia avanzada que aprieta los pu\u00f1os. Una se\u00f1ora que deja de comer sin raz\u00f3n aparente. Un hombre de ochenta a\u00f1os que de pronto se niega a caminar. Detr\u00e1s de cada uno de esos comportamientos puede haber dolor, pero el dolor callado es, por definici\u00f3n, el m\u00e1s dif\u00edcil de tratar. Durante mucho tiempo, la medicina dependi\u00f3 casi exclusivamente de la palabra del paciente para evaluar lo que sent\u00eda. Hoy, la inteligencia artificial<\/strong> est\u00e1 abriendo una puerta que nadie esperaba encontrar tan pronto.<\/p>\n\n\n\n

Un campo cient\u00edfico en ebullici\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una revisi\u00f3n publicada en la revista Artificial Intelligence in Medicine<\/em>, elaborada por los investigadores Rhoda Ilenwabor, Mohammed Mohammed y Nataly Martini, sistematiz\u00f3 por primera vez el estado global de esta disciplina emergente. Analizaron 96 estudios realizados entre 2014 y 2025 sobre el uso de inteligencia artificial para evaluar y manejar el dolor en adultos mayores.<\/strong> El panorama que describen es el de un campo que crece r\u00e1pido, con hallazgos prometedores, pero tambi\u00e9n con lagunas preocupantes.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de IA estudiados se dedican principalmente a dos tareas: predecir cu\u00e1ndo un paciente va a experimentar dolor antes de que ocurra, y clasificar el tipo o intensidad del dolor a partir de datos que ya existen<\/strong>. Juntas, estas dos funciones concentran m\u00e1s del 75% de toda la investigaci\u00f3n. La herramienta tecnol\u00f3gica dominante sigue siendo el machine learning<\/a><\/em> cl\u00e1sico, presente en casi tres cuartas partes de los estudios, lo que habla de un campo que todav\u00eda prefiere la solidez a la sofisticaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Leer el rostro, interpretar el cuerpo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una de las l\u00edneas m\u00e1s fascinantes de esta investigaci\u00f3n involucra algo que los humanos hacemos de manera intuitiva, pero imperfecta: leer el dolor en la cara de otra persona.<\/strong> Los sistemas de an\u00e1lisis facial entrenados con inteligencia artificial pueden detectar peque\u00f1as expresiones faciales que ocurren en fracciones de segundo y que escapan a la percepci\u00f3n consciente incluso de los cl\u00ednicos m\u00e1s atentos.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de tecnolog\u00eda no es trivial en un contexto donde el deterioro cognitivo afecta a millones de adultos mayores en todo el mundo. En M\u00e9xico<\/a>, se estima que m\u00e1s de un mill\u00f3n de personas viven con alguna forma de demencia<\/strong>, cifra que seguir\u00e1 creciendo conforme envejece la poblaci\u00f3n. Para muchos de ellos, el lenguaje verbal ya no es un canal confiable. La c\u00e1mara de un dispositivo<\/strong>, en cambio, puede ser un testigo m\u00e1s fiel.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 del rostro, los modelos de inteligencia artifical analizan secuencias de video para detectar patrones de movimiento, cambios en la marcha o posturas de protecci\u00f3n que el cuerpo adopta autom\u00e1ticamente cuando algo duele<\/strong>. Son se\u00f1ales que el cuerpo emite sin permiso, lenguaje f\u00edsico que la inteligencia artificial<\/strong> est\u00e1 aprendiendo a traducir.<\/p>\n\n\n\n

El envejecimiento no es solo tener m\u00e1s a\u00f1os<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed es donde el entusiasmo tecnol\u00f3gico necesita frenarse un momento para hacer una pregunta inc\u00f3moda: \u00bfestos sistemas realmente entienden lo que significa el dolor al envejecer?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La revisi\u00f3n es clara al respecto: la mayor\u00eda de los modelos no fueron dise\u00f1ados para capturar las particularidades fisiol\u00f3gicas del envejecimiento. Envejecer modifica la manera en que el sistema nervioso procesa el dolor.<\/strong> Introduce el consumo simult\u00e1neo de m\u00faltiples medicamentos que interact\u00faan entre s\u00ed de maneras impredecibles. Agrega fragilidad, enfermedades que se presentan en este per\u00edodo, variabilidad de los estados de conciencia. Y suma adem\u00e1s algo que con frecuencia la ciencia olvida: las<\/strong> diferencias culturales profundas en la forma de expresar el sufrimiento.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un algoritmo<\/a> entrenado con datos de pacientes anglosajones, relativamente j\u00f3venes dentro del espectro de la edad avanzada y sin deterioro cognitivo severo, no se puede simplemente traspolar a una cl\u00ednica del norte de M\u00e9xico y esperar los mismos resultados. Los datos de los que aprende la inteligencia artificial no son neutros: reproducen los sesgos<\/a> de quienes los recolectaron.<\/p>\n\n\n\n

Lo que falta para que esto funcione de verdad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El estudio no termina en el diagn\u00f3stico. Propone tambi\u00e9n el camino. Para que la inteligencia artificial sea genuinamente \u00fatil en este contexto, se necesitan cohortes<\/strong> (grupos de la poblaci\u00f3n que comparte una determinada caracter\u00edstica demogr\u00e1fica en un per\u00edodo de tiempo determinado) m\u00e1s grandes y verdaderamente diversas<\/strong>, que incluyan adultos muy longevos, personas con deterioro cognitivo avanzado y poblaciones hist\u00f3ricamente subrepresentadas en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica. Se necesitan modelos que incorporen las din\u00e1micas del envejecimiento, no que las ignoren. Y se necesita validaci\u00f3n cl\u00ednica rigurosa<\/strong> antes de que cualquier herramienta llegue a una sala de hospital o a una residencia de adultos mayores.<\/p>\n\n\n\n

El paciente con dolor merece ser escuchado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El dolor en la vejez no es un dato secundario ni un efecto inevitable del tiempo<\/strong>. Es una experiencia que erosiona la movilidad, fragmenta el sue\u00f1o, oscurece el \u00e1nimo y reduce, a veces de manera irreversible, la independencia de una persona. Ignorarlo o manejarlo mal tiene un costo humano que no aparece en ninguna estad\u00edstica.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no va a resolver esto sola. <\/strong>Pero si se construye con rigor, con diversidad y con las personas mayores genuinamente en el centro, podr\u00eda convertirse en algo que la medicina ha necesitado siempre: un o\u00eddo m\u00e1s fino para escuchar lo que el paciente con dolor no puede decir con palabras.<\/p>\n\n\n\n

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Referencia<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Ilenwabor, R., Mohammed, M., & Martini, N. (2026). Artificial intelligence in pain assessment and management for older adults: A scoping review<\/em>. Artificial Intelligence in Medicine, 179, 103455. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.artmed.2026.103455<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Hashtags recomendados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

#AIinHealthcare #ClinicalAI #PainManagement #AgingResearch #DigitalHealth #Medmultilingua<\/p>\n\n\n\n

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\u00a9 MedMultilingua 2026 \u2014 La ciencia accesible para todos, en todo el mundo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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