Inteligencia artificial aplicada al diseño de prótesis para humanos y animales

La Inteligencia Artificial aplicada al diseño de prótesis, como discos intervertebrales y placas de fijación de pelvis, permite resolver problemas biomecánicos en humanos y animales.

Y lo hace de forma eficiente, ética y a bajo costo, mediante el uso combinado de técnicas como el ‘machine learning’ o algoritmos genéticos inspirados en la Teoría de la Evolución de Darwin.

La biomecánica estudia la respuesta del cuerpo (humano o animal) ante los esfuerzos físicos y movimientos cotidianos al que es sometido.

Emplea conocimientos de anatomía, mecánica, matemáticas, ingeniería y otras disciplinas para resolver problemas que van desde la optimización de implantes dentales, prótesis en articulaciones o fijaciones externas ortopédicas, hasta la previsión del comportamiento de tejidos orgánicos o de diversas fracturas (fémur, cadera, pie), entre otros.

Fátima Somovilla ha combinado métodos de cálculo numérico, el Método de los Elementos Finitos (MEF), con técnicas avanzadas de análisis de datos, Machine Learning (ML) y el Método de Superficie de Respuesta (MSR), para modelizar y dar soluciones optimizadas a los retos que plantea la biomecánica.

“Esta metodología, aplicada a problemas biomecánicos complejos, permite obtener modelos de predicción lo suficientemente precisos, fáciles de interpretar y mucho más eficientes computacionalmente que los empleados hasta ahora, señala Fátima Somovilla Gómez, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad de La Rioja (España).

Además, tiene la ventaja de reducir la experimentación sobre cadáveres, lo que reduce significativamente el costo experimental y el problema ético”.

El sistema ha sido validado mediante su implementación en cuatro casos reales aplicados a personas y animales.

En seres humanos, la metodología propuesta se ha aplicado sobre tres líneas fundamentales:

1.-) La búsqueda de aquellos parámetros que mejor definen en comportamiento mecánico en modelos computacionales basados en el MEF de discos intervertebrales sanos (DIV).

2.-) El estudio de cómo influye el sexo, la edad, la estatura y el peso sobre sobre unidades vertebrales funcionales (UVF) lumbares.

3.-) Y el diseño de discos intervertebrales artificiales (o prótesis lumbares), optimizando su comportamiento biomecánico, lo que evita el arduo ajuste mediante el método ensayo-error.

“De este modo, logramos obtener los parámetros que mejor definen la geometría planteada del disco artificial lumbar para los diferentes pesos y estaturas de los pacientes.

Esto nos proporciona una herramienta importante para el diseño de prótesis a medida”.

En animales, la metodología se ha aplicado para estudiar el comportamiento biomecánico de una pelvis canina con dos tipos diferentes de placas de fijación (ventral y DPO), validadas en la Dublin City University y listas para su uso, utilizadas para el tratamiento de la osteotomía pélvica canina.

La combinación de las diferentes técnicas propuestas (MEF, MSR y ML) permite generar modelos de comportamiento o metamodelos.

“Para obtenerlos, detalla Fátima Somovilla, usamos herramientas de Inteligencia Artificial, como las llamadas redes neuronales, que se inspiran en el comportamiento del cerebro humano para crear modelos artificiales con los que solucionar problemas complejos de resolver mediante otras técnicas más convencionales”.

“Empleamos también algoritmos genéticos (AG), inspirados en la Teoría de la Evolución postulada por Darwin, donde se intenta replicar el comportamiento biológico de la selección natural y la genética de los organismos vivos.

Se aplican en la última fase de la metodología desarrollada en esta tesis, como técnica de optimización para los diferentes problemas biomecánicos planteados”, concreta la doctora.

La metodología planteada por Fátima Somovilla se puede utilizar en campos distintos a la medicina y la veterinaria, aunque es en estos donde resulta especialmente útil.

“Son técnicas empleadas en otros ámbitos de la ingeniería (como, por ejemplo, el diseño y optimización de dispositivos, uniones soldadas, rodamientos) o al medio ambiente (mejora en la producción de biodiesel, eliminación de metales pesados, etc.), pero en el caso de la biomecánica, apenas existían estudios en los que esta metodología había sido aplicada”, comenta la investigadora.

Fuente: Noticias de la Ciencia