Durante siglos, el dolor ha sido un territorio íntimo, intransferible. Los médicos preguntan, el paciente responde. Pero ahora, algoritmos entrenados para leer rostros, analizar palabras o interpretar signos vitales comienzan a intervenir en esa conversación. La inteligencia artificial está cambiando no solo cómo se evalúa el dolor, sino también qué significa sentirlo en un contexto clínico.
Cuando una expresión se convierte en dato
En hospitales y clínicas, ya se prueban sistemas que detectan signos de dolor en tiempo real. Cámaras que analizan gestos, sensores que registran cambios en la piel o el ritmo cardíaco, y modelos lingüísticos que interpretan lo que los pacientes dicen. Una revisión publicada en Current Opinion in Anesthesiology detalla cómo se aplican estos modelos, desde algoritmos que asisten en anestesia guiada por ultrasonido, hasta redes neuronales que estiman la intensidad del dolor en pacientes que no pueden comunicarlo verbalmente.
Promesas: medir lo invisible
Los desarrolladores apuntan a objetivar lo que hasta ahora era subjetivo. El uso de IA permitiría detectar patrones invisibles para el ojo humano, evitar diagnósticos erróneos y personalizar tratamientos.
En personas mayores con deterioro cognitivo, por ejemplo, los sistemas de visión artificial podrían detectar expresiones que indican dolor, evitando confundirlo con agitación psiquiátrica. En entornos saturados, los clínicos podrían delegar parte de la evaluación a un sistema que no se cansa ni olvida.
Los datos: entre el gesto y la narrativa
La IA aprende observando. Las bases de datos incluyen grabaciones de vídeo, registros clínicos, sensores fisiológicos y descripciones verbales o escritas del propio paciente. Un estudio de la Universitat Oberta de Catalunya mostró que modelos como GPT -4 pueden interpretar esas narraciones y asignar una puntuación de dolor con una precisión cercana a la del juicio clínico. Pero esos mismos datos reflejan sesgos si la población entrenada no es diversa.
¿Quién interpreta a quién?
La automatización introduce preguntas difíciles. Si la máquina dice que el dolor es leve, pero el paciente insiste en que es severo, ¿a quién se cree?
Una revisión sobre epistemología médica advierte del riesgo de reducir el sufrimiento a lo cuantificable, desplazando la voz del paciente. Y si los algoritmos aprenden con base en datos incompletos o sesgados, pueden perpetuar errores clínicos, especialmente en poblaciones históricamente mal representadas.
De las escalas numéricas al dolor predictivo
Hasta ahora, la herramienta más común era la escala del 0 al 10. Hoy, los sistemas de IA permiten pasar de una instantánea a una película continua con seguimiento constante, análisis predictivo y posibilidad de anticipar si el dolor agudo puede volverse crónico. No se trata solo de medir mejor, sino de intervenir antes.
Cuando el algoritmo toma la palabra
Convertir el dolor en datos cambia algo más que el diagnóstico, redefine el lenguaje del sufrimiento. Lo que antes era una experiencia íntima y verbal, empieza a ser interpretado por una máquina que no siente, pero calcula.
Abre un paréntesis en tus rutinas. Suscríbete a nuestra newsletter y ponte al día en tecnología, IA y medios de comunicación.
