A systematic review of the application of deep learning techniques in the physiotherapeutic therapy of musculoskeletal pathologies

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Abstract

La fisioterapia es un área crítica de la atención sanitaria que implica la evaluación y el tratamiento de discapacidades físicas y lesiones. El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en fisioterapia ha ganado una atención significativa debido a su potencial para mejorar la precisión y la eficacia de la toma de decisiones clínicas y los resultados del tratamiento. Sin embargo, sigue siendo un campo de aplicación de estas técnicas bastante innovador y existe la necesidad de determinar qué aspectos están muy desarrollados y qué posibles nichos de trabajo se pueden explotar. Esta revisión sistemática tiene como objetivo evaluar el estado actual de la investigación sobre el uso de un tipo particular de IA denominado modelos de aprendizaje profundo en fisioterapia, e identificar las tendencias clave, los retos y las oportunidades en este campo. Los hallazgos de esta revisión, realizada siguiendo las directrices PRISMA, aportan información valiosa para investigadores y clínicos. Las bases de datos más relevantes incluidas fueron PubMed, Web of Science, Scopus, Astrophysics Data System y Central Citation Export. Se establecieron criterios de inclusión y exclusión para determinar qué elementos se considerarían para su posterior revisión. Estos criterios se utilizaron para cribar los elementos durante el primer y el segundo proceso de revisión por pares. Se desarrolló un conjunto de criterios de calidad para seleccionar los artículos obtenidos tras el segundo cribado. Finalmente, de los 214 artículos iniciales, se seleccionaron 23 estudios. A partir de nuestro análisis de los artículos seleccionados, podemos extraer las siguientes conclusiones: en cuanto a los modelos de aprendizaje profundo, la innovación se observa principalmente en la adopción de modelos híbridos, utilizándose ampliamente los modelos convolucionales. En cuanto a los datos, no sorprende que predominen el uso de señales corporales e imágenes. Sin embargo, los textos y los datos estructurados representan vías prometedoras para un trabajo innovador en el campo. Además, las pruebas médicas que implican la recogida de imágenes 3D, el Functional Movement Screening o las termografías emergen como áreas novedosas para explorar aplicaciones dentro del ámbito de la fisioterapia. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]