UR, La Inteligencia Artificial aplicada al diseño de prótesis

ur, la inteligencia artificial aplicada al diseño de prótesis
ur, la inteligencia artificial aplicada al diseño de prótesis

Universidad de la Rioja ,la Inteligencia Artificial aplicada al diseño de prótesis para humanos y animales permite resolver problemas biomecánicos de forma eficiente, ética y a bajo coste

  • Tecnicas DE MODELIZADO Y OPTIMIZACIÓN PARA EL DISEÑO DE PRÓTESIS LUMBARES A MEDIDA Y PLACAS DE FIJACIÓN ÓSEA

LOGROÑO, 27 de mayo de 2020.

La Inteligencia Artificial aplicada al diseño de prótesis –como discos intervertebrales y placas de fijación de pelvis- permite resolver problemas biomecánicos en humanos y animales de forma eficiente, ética y a bajo coste, mediante el uso combinado de técnicas como el ‘machine learning’ o algoritmos genéticos inspirados en la Teoría de la Evolución de Darwin.

La biomecánica estudia la respuesta del cuerpo (humano o animal) ante los esfuerzos físicos y movimientos cotidianos al que es sometido. Emplea conocimientos de anatomía, mecánica, matemáticas, ingeniería y otras disciplinas para resolver problemas que van desde la optimización de implantes dentales, prótesis en articulaciones o fijaciones externas ortopédicas, hasta la previsión del comportamiento de tejidos orgánicos o de diversas fracturas (fémur, cadera, pie), entre otros.

ur, la inteligencia artificial aplicada al diseño de prótesisFátima Somovilla ha combinado métodos de cálculo numérico –el Método de los Elementos Finitos (MEF)- con técnicas avanzadas de análisis de datos –Machine Learning (ML) y el Método de Superficie de Respuesta (MSR)- para modelizar y dar soluciones optimizadas a los retos que plantea la biomecánica.

“Esta metodología, aplicada a problemas biomecánicos complejos, permite obtener modelos de predicción lo suficientemente precisos, fáciles de interpretar y mucho más eficientes computacionalmente que los empleados hasta ahora –señala Fátima Somovilla Gómez, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad de La Rioja-. Además, tiene la ventaja de reducir la experimentación sobre cadáveres, lo que reduce significativamente el coste experimental y el problema ético”.

El sistema ha sido validado mediante su implementación en cuatro casos reales aplicados a personas y animales. En seres humanos, la metodología propuesta se ha aplicado sobre tres líneas fundamentales:

1.-) La búsqueda de aquellos parámetros que mejor definen en comportamiento mecánico en modelos computacionales basados en el MEF de discos intervertebrales sanos (DIV).

2.-) El estudio de cómo influye el sexo, la edad, la estatura y el peso sobre sobre unidades vertebrales funcionales (UVF) lumbares.

3.-) Y el diseño de discos intervertebrales artificiales (o prótesis lumbares), optimizando su comportamiento biomecánico, lo que evita el arduo ajuste mediante el método ensayo-error.

“De este modo, logramos obtener los parámetros que mejor definen la geometría planteada del disco artificial lumbar para los diferentes pesos y estaturas de los pacientes. Esto nos proporciona una herramienta importante para el diseño de prótesis a medida”.

ur, la inteligencia artificial aplicada al diseño de prótesisEn animales, la metodología se ha aplicado para estudiar el comportamiento biomecánico de una pelvis canina con dos tipos diferentes de placas de fijación (ventral y DPO) –validadas en la Dublin City Univesrity y listas para su uso-, utilizadas para el tratamiento de la osteotomía pélvica canina.

La combinación de las diferentes técnicas propuestas (MEF, MSR y ML) permite generar modelos de comportamiento o metamodelos. “Para obtenerlos –detalla Fátima Somovilla- usamos herramientas de Inteligencia Artificial, como las llamadas redes neuronales, que se inspiran en el comportamiento del cerebro humano para crear modelos artificiales con los que solucionar problemas complejos de resolver mediante otras técnicas más convencionales”.

“Empleamos también algoritmos genéticos (AG), inspirados en la Teoría de la Evolución postulada por Darwin, donde se intenta replicar el comportamiento biológico de la selección natural y la genética de los organismos vivos. Se aplican en la última fase de la metodología desarrollada en esta tesis, como técnica de optimización para los diferentes problemas biomecánicos planteados”, concreta la doctora.

La metodología planteada por Fátima Somovilla se puede utilizar en campos distintos a la medicina y la veterinaria, aunque es en estos donde resulta especialmente útil. “Son técnicas empleadas en otros ámbitos de la ingeniería (como, por ejemplo, el diseño y optimización de dispositivos, uniones soldadas, rodamientos) o al medio ambiente (mejora en la producción de biodiesel, eliminación de metales pesados, etc.), pero en el caso de la biomecánica, apenas existían estudios en los que esta metodología había sido aplicada”, comenta la investigadora.

 

Junto a Fátima Somovilla, en el desarrollo de esta investigación han participado los profesores Bryan J. MacDonald (Dublin City University–DCU) y William McCartney (North Dublin Orthopaedic Animal Hospital–NOAH).

En la actualidad, el Grupo SIMME2 (Simulation and Modelling in Mechanical and Environmental Engineering) de la Universidad de La Rioja, con el cual colabora la doctora Fátima Somovilla, desarrolla una línea de investigación en Biomecánica, en colaboración con el Centro de Investigación Biomédica de La Rioja (CIBIR) y el Centro Tecnológico del Calzado de La Rioja (CTCR) para el diseño eficiente de órtesis plantares aplicadas al tratamiento de patologías óseas; para lo que se ha solicitado un proyecto a la ADER.

Además, el grupo de investigación colabora con veterinarios de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) e Insrovet en el estudio de placas de fijación y de prótesis para animales, así como con la Cátedra de paleontología de la Universidad de La Rioja, en el estudio biomecánico de dinosaurios y el modelizado de icnitas.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICA

-Somovilla-Gómez, F., Lostado-Lorza, R., Corral-Bobadilla, M., & Escribano-García, R. (2020). ‘Improvement in determining the risk of damage to the human lumbar functional spinal unit considering age, height, weight and sex using a combination of FEM and RSM’. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 19(1), 351-387.

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