Summary
Un equipo de investigación de la Universidad Carlos III de Madrid junto al University College London de Reino Unido, ha llevado a cabo un estudio para analizar cómo afecta el dolor crónico al cuerpo de cada paciente.
La hipótesis del estudio es que las personas con dolor crónico de espalda baja presentan variaciones en sus datos biométricos relacionadas con movimientos corporales o patrones de marcha, como una respuesta adaptativa para evitar más dolor o lesiones.
El método se basa en el uso de redes neuronales recurrentes escasamente conectadas (s-RNNs) y unidades recurrentes cerradas (GRU) para modelar datos secuenciales y capturar los cambios en los comportamientos corporales relacionados con el dolor a lo largo del tiempo. Los resultados han demostrado una mayor precisión en la clasificación de los niveles de dolor y el comportamiento asociado al dolor, superando los enfoques previos.
Este método ha sido probado utilizando la base de datos EmoPain, que contiene información sobre niveles de dolor y comportamientos relacionados. Los resultados de la investigación tienen aplicaciones en el diseño de terapias médicas centradas en el cuerpo y en diferentes condiciones clínicas, como fibromialgia, artritis y dolor neuropático. También puede ser útil para el seguimiento del dolor durante la recuperación posquirúrgica.
Article written by Alexis Ojeda
31/07/2023
Source:
Aula Magna
https://www.aulamagna.com.es/deep-learning-para-comprender-como-afecta-el-dolor-cronico-en-el-paciente/