L'equipo d'investigación d'o grupo BSICoS (Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation) de l'Instituto d'Investigación en Incheniería d'Aragón (I3A) d'a Universidat de Zaragoza ha ganau lo ‘Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment’ (AI4PAIN 2025), un reto internacional celebrau en Australia en o marco d'o congreso ACM International Conference on Multimodal Interaction. Entre grupos de multitut de países, entre éls Estaus Unius, Chapón, India, Alemanya y Australia, lo grupo aragonés mostró “nuevas formas de medir lo dolor d'una forma mas obchectiva, a traviés d'a intelichencia artificial”.
Lo modelo creau destaca per lo suyo enfoque mesurable, un solo biomarcador que permite medir lo dolor, combinando intelichencia artificial con diferents marcadors desenvueltos per lo grupo BSICoS entre los anyos anteriors. Seguntes explican, “este biomarcador ofreix una valor que, de forma clinica, da carácter obchectivo a lo dolor, bella cosa especialment important en personas con dificultaz comunicativas”. Amás, recuerdan que cada persona tenemos lo nuestro propio branquil de dolor, y que la manifestación d'o dolor “tiene diferencias culturals, lo que reforza la necesidat de desenvolver ferramientas obchectivas y inclusivas que permitan interpretar millor las respuestas fisiolochicas debant d'o dolor”, sinyalan.
A traviés d'un metodo hibrido que combina deep learning y machine learning tradicional con procesau de sinyal guiau per la fisiolochía, l'equipo d'investigación aragonés entrenó un ret neuronal pa detectar patrones, y aplicó tecnicas d'aprendizache automatico explicativo pa triar la combinación de biomarcadores mas optimos en a detección d'o dolor. “Lo nuestro modelo no nomás consiguió una alta precisión (F1 = 0.84 en validación), sino que contrimostró que ye posible identificar marcadors obchectivos d'o dolor, per medio d'as modulacions en o sistema cardiovascular y micro-sudoracions provocadas per lo sistema nervioso autonomo”, detallan.
Lo proposito d'esta investigación “ye abanzar enta la creyación de biomarcadores obchectivos d'o dolor, un reto encara ubierto en l'ambito cientifico y medico. Medir lo dolor con precisión permitiría achustar tractamientos, amillorar diagnosticos y ofrir un seguimiento mas chusto y personalizau”, explican.
Lo AI4PAIN 2025 Challenge ha celebrau la suya segunda edición, centrada en sinyals fisiolochicos. La primera, en 2024, se basó en l'analisi d'expresions facials per medio de video. Toz dos retos forman parte d'una linia d'investigación internacional que busca reunir a investigadors y investigadoras de diferents disciplinas pa amillorar la comprensión d'o dolor humano.
Este treballo ha estau publicau en a Companion Proceedings of the 27th International Conference on Multimodal Interaction d'a Association for Computing Machinery (vinclo a l'articlo), titulado: “Explaining Pain by Combining Deep Learning Models and Physiology-Driven Ensembles using PPG, EDA, and Respiration”, per Miguel Javierre, Pablo Armañac, Rodrigo Lozano, Diego Cajal, Nayan Wadhwani, Jesús Lázaro y Raquel Bailón.
