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Un equipo de siete investigadores del grupo BSICoS (Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation) del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) de la Universidad de Zaragoza ha ganado el "Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment" (AI4PAIN 2025), un reto internacional celebrado en Australia en el marco del congreso ACM International Conference on Multimodal Interaction. Entre grupos de multitud de países, el grupo aragonés mostró nuevas formas de medir el dolor de una forma más objetiva, a través de la inteligencia artificial.
El modelo creado destaca por su enfoque medible, un único biomarcador que permite medir el dolor, combinando inteligencia artificial con diferentes marcadores desarrollados por el grupo BSICoS durante los años anteriores. Según explican, "este biomarcador ofrece un valor que, de forma clínica, da carácter objetivo al dolor, algo especialmente importante en personas con dificultades comunicativas". Además, recuerdan que cada persona tenemos nuestro propio umbral de dolor, y que la manifestación del dolor tiene diferencias culturales, lo que refuerza la necesidad de desarrollar herramientas objetivas e inclusivas que permitan interpretar mejor las respuestas fisiológicas ante el dolor.
A través de un método híbrido que combina deep learning y machine learning tradicional con procesado de señal guiado por la fisiología, el equipo de investigación entrenó una red neuronal para detectar patrones, y aplicó técnicas de aprendizaje automático explicativo para elegir la combinación de biomarcadores más óptimos en la detección del dolor. "Nuestro modelo no solo alcanzó una alta precisión (F1 = 0.84 en validación), sino que demostró que es posible identificar marcadores objetivos del dolor, por medio de las modulaciones en el sistema cardiovascular y micro-sudoraciones provocadas por el sistema nervioso autónomo", detallan.
Investigadores del grupo BSICoS
El propósito de esta investigación es avanzar hacia la creación de biomarcadores objetivos del dolor, un reto aún abierto en el ámbito científico y médico. "Medir el dolor con precisión permitiría ajustar tratamientos, mejorar diagnósticos y ofrecer un seguimiento más justo y personalizado", explican.
El AI4PAIN 2025 Challenge ha celebrado su segunda edición, centrada en señales fisiológicas. La primera, en 2024, se basó en el análisis de expresiones faciales mediante vídeo. Ambos retos forman parte de una línea de investigación internacional que busca reunir a investigadores de diferentes disciplinas para mejorar la comprensión del dolor humano.
Este trabajo ha sido publicado en la Companion Proceedings of the 27th International Conference on Multimodal Interaction de la Association for Computing Machinery (enlace al artículo), titulado: "Explaining Pain by Combining Deep Learning Models and Physiology-Driven Ensembles using PPG, EDA, and Respiration", por Miguel Javierre, Pablo Armañac, Rodrigo Lozano, Diego Cajal, Nayan Wadhwani, Jesús Lázaro y Raquel Bailón.
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