Por Vanina Lombardi. Fotos: Agustina Badano

La inteligencia artificial atraviesa distintos ámbitos de la cotidianidad. No solo se emplea a la hora de buscar información, escribir, hacer música o dibujar —como la aplicación que produce imágenes al “estilo Ghibli” y que tanta controversia generó en las últimas semanas—, sino también en ámbitos laborales, como redacciones periodísticas, departamentos de marketing y diseño, o empresas de logística. De manera similar, esta tecnología también puede ser de gran ayuda en el ámbito de la investigación: su potencial genera mucha expectativa en la comunidad académica, como quedó demostrado en la primera Escuela Internacional de Verano en IA que se desarrolló en febrero de 2025 en la UNSAM-UNAHUR, en la que surgieron colaboraciones y proyectos de investigación muy prometedores.

“Ahora estamos trabajando en un proyecto que busca clasificar las etapas de sueño de manera automática con la ayuda de la inteligencia artificial. Para esto, vamos a usar un algoritmo de inteligencia artificial que conocimos gracias a la Escuela de Verano”, cuenta Valeria Della Maggiore, directora de laboratorio en el Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI_UNSAM-CONICET), dedicado al estudio de las funciones cerebrales en los procesos de aprendizaje y control motor a partir de las neurociencias, el análisis de imágenes médicas y herramientas de inteligencia artificial.

Junto a un equipo interdisciplinario compuesto por médicxs, neurólogxs, ingenierxs biomédicxs, físicxs y especialistas en imágenes médicas, el laboratorio que dirige Della Maggiore hoy lleva adelante distintas líneas de investigación básica a partir de las cuales busca detectar las dinámicas cerebrales que se producen entre la vigilia y el sueño, lo que permitirá entender mejor los mecanismos que subyacen al aprendizaje, el mantenimiento y la persistencia de nuevas habilidades motoras. Con esos datos, a futuro, se podrán mejorar las terapias de rehabilitación y acelerar los diagnósticos de enfermedades neurodegenerativas, entre otros múltiples usos vinculados a la salud y el deporte.

“Para poder hacer ciencia aplicada, antes se necesita hacer ciencia básica. Los conocimientos que nuestra ciencia básica genera son fundamentales para después poder aplicarlos en terapias de rehabilitación o en el deporte de elite”, explica Della Maggiore, que, entre otras líneas de investigación en las que hoy trabaja, busca calcular el tiempo requerido para fijar o consolidar lo aprendido por el cerebro. Para ello, utiliza modelos simplificados de lo que ocurre en la vida real junto con técnicas no invasivas y estudios de imágenes cerebrales, como la resonancia magnética (RM) o la electroencefalografía (EEG), combinados con abordajes de tipo conductuales.

“Utilizando estas técnicas, vimos que la ventana de estabilización de la memoria de una nueva habilidad motora tarda aproximadamente seis horas”, detalla Della Maggiore, que es bióloga con orientación en neurociencias y psicología experimental. “Si la persona aprende algo y, luego del aprendizaje se va a dormir, al día siguiente puede retener hasta un 30 % más que si lo hubiera hecho lejos del sueño. Esto es muy importante: se trata de información que podría incorporarse en las terapias de rehabilitación de personas con ACV para acelerar los resultados”, ejemplifica la investigadora, aunque aclara: “Si bien estos datos surgen de modelos diseñados en el laboratorio, todavía es necesario obtener más conocimientos para corroborarlos en la vida real”. Para ello, el equipo ya tiene previsto comenzar una nueva etapa de investigación con pacientes del Centro Asistencial Universitario (CAU) de la UNSAM.

Otra línea de trabajo del laboratorio vinculada a la rehabilitación busca combinar técnicas de realidad virtual con electromiograma (EMG) —estudios que miden la actividad eléctrica de los músculos y nervios— para recuperar la motricidad fina de la mano de personas que hayan sufrido un ACV. Inicialmente, se trabajará con voluntarixs sanxs a los que se les colocará una pulsera con electrodos superficiales que emitirá señales a través del EMG para reconocer, por caso, qué dedos movió la persona.

“Para este proyecto vamos a diseñar un algoritmo de inteligencia artificial que, aplicado sobre la señal del electromiograma, nos permitirá deducir cuáles fueron los dedos que se tocaron y cuáles los patrones de movimientos realizados. Este tipo de ejercicio es muy importante para los pacientes que hayan tenido un ACV con afección del miembro superior, quienes suelen estar muy inhabilitados, sobre todo cuando afecta a la mano hábil”, cuenta Della Maggiore, que adelanta: “Para la parte de la realidad virtual ya estamos programando una especie de juego electrónico que será operado con los dedos que el paciente necesite ejercitar. El electromiograma permitirá tener un registro confiable de los movimientos y la fuerza realizada durante la práctica, que resultará más divertida y podrá hacerse desde la propia casa”.

Este sistema también podría incluir, por ejemplo, alarmas para recordar la hora de práctica y hasta un instructor que indique los movimientos paso a paso. Junto a especialistas del CAU, el equipo de investigación ya avanzó en el protocolo para este proyecto, que espera poder testear con un grupo de trabajo diurno y otro nocturno, para luego comparar resultados y evaluar de qué manera influye el sueño en esta actividad.

Aplicaciones para cuidar la salud durante el sueño

“Es difícilísimo clasificar las etapas del sueño automáticamente. Aún en 2025, todas las clínicas de sueño contratan a personas entrenadas para mirar registros de electroencefalogramas, los cuales se estandarizan manualmente”, advierte la especialista. El objetivo de ese proyecto de investigación, en cambio, es desarrollar un clasificador de sueño que utilice inteligencia artificial y pueda detectar la transición del sueño a la vigilia, que es algo que los sistemas actuales —aún los que ya utilizan inteligencia artificial— todavía no logran resolver.

“Los científicos aún no tenemos muy claro qué ocurre en esa fase de sueño, que es la más difícil de clasificar, tanto a ojo desnudo como con el algoritmo, porque el electroencefalograma durante la vigilia es muy parecido al REM y se los confunde”, explica Della Maggiore. “Una herramienta que permitiera conocer esos datos podría tener aplicaciones muy variadas, no solo para mejorar el sueño, sino también para detectar enfermedades como ciertos tipos de epilepsia o las apneas de sueño, que a largo plazo pueden afectar la salud cardiovascular de quienes las padecen”.

Della Maggiore cuenta que, con colegas de microelectrónica, también están desarrollando un electroencefalograma portátil para poner dentro del canal auditivo. “Sería un dispositivo portátil que incluiría el software para la clasificación de las etapas de sueño y la detección de eventos anómalos. El paciente podría llevárselo a su casa y dormir con eso como si fuera un holter —dispositivo portátil que registra el ritmo cardíaco o la presión arterial de una persona durante un período prolongado de tiempo—, pero mucho más cómodo. Además, este dispositivo también se distinguiría de otros porque incluiría un oxímetro para detectar si la la persona tiene apneas de sueño”.

Un dispositivo de este estilo también podría ser utilizado en otras aplicaciones. Por ejemplo, para evitar que los conductores que deben recorrer largas distancias durante muchas horas se queden dormidas mientras manejan. “Podría emitir algún sonido o enviar alguna señal, cuando detecte que la actividad cerebral se esté modificando”, ejemplifica la investigadora, que trasladó su laboratorio a la UNSAM hace alrededor de un año.

“Trabajar en el campus ofrece muchas posibilidades de colaboración con equipos de otras disciplinas, como microelectrónica, ciencia de datos y realidad virtual. Incluso, la UNSAM es la única universidad pública que tiene un centro de rehabilitación propio, y está ubicado frente a nuestro laboratorio. El potencial es altísimo”, concluye Della Maggiore.