Resumen de Aplicaciones y efectividad de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la fisioterapia

María Belén Pérez García, Sonia Alexandra Álvarez Carrión, Henry Mauricio Villa Yánez, Guido Javier Mazón Fierro

• español

  Introducción: ELa convergencia de la inteligencia artificial (IA),el aprendizaje automático (ML) y la fisioterapia son ámbitos enconstante evolución y avances notables en el diagnóstico, tratamiento yseguimiento de pacientes.Objetivo: Esta revisión sistemática (SLR) tiene como propósitoanalizar exhaustivamente la literatura científica de los últimos 5 añospara identificar los avances y enfoques tecnológicos en tendencia enlos campos de la IA y la fisioterapia, recopilando información valiosapara especialistas.Material y Métodos: Se aplicó la metodología PRISMA para llevara cabo un análisis sistemático de 94 artículos que cumplían con loscriterios de inclusión y exclusión definidos por los autores y garantizarla evaluación de la calidad según criterios preestablecidos.Resultados: Países desarrollados lideran la investigación en elcampo, destacando la India como un actor relevante. Se identificarondiversas técnicas, desde algoritmos básicos hasta aprendizajeprofundo, subrayando un progreso constante. La influencia de la IA yML se expande desde el diagnóstico radiológico hasta la simulaciónde evaluaciones clínicas; aporta beneficios tanto en la eficacia clínicacomo en aspectos socioeconómicos. La tecnología impulsa terapiaspersonalizadas y el monitoreo remoto, transformando la prácticafisioterapéutica.Conclusiones: Los resultados de esta revisión tienen implicacionessignificativas para la práctica y políticas en fisioterapia, enfatizandola necesidad de una mayor investigación en países en desarrollo y laimplementación de enfoques tecnológicos avanzados.

• English

  Introduction: The convergence of artificial intelligence (AI), machinelearning (ML), and physiotherapy are constantly evolving fields thathave led to significant advancements in the diagnosis, treatment, andmonitoring of patients.Objective: The objective of this systematic literature review (SLR) isto comprehensively analyze the scientific literature from the last 5 yearsto identify technological advances and approaches with trends towardsthe fields of both AI and physiotherapy, gathering valuable informationfor specialists.Material and Methods: The PRISMA methodology was employed toconduct a systematic analysis of 94 articles that met the inclusion andexclusion criteria defined by the authors, ensuring quality assessmentbased on predetermined criteria.Results: Developed countries lead research in the field, with Indiaemerging as a prominent actor. Various techniques were identified,ranging from basic algorithms to deep learning, emphasizing continuousprogress. The influence of AI and ML extends from radiological diagnosisto the simulation of clinical assessments, providing benefits in bothclinical effectiveness and socio-economic aspects. The technologydrives personalized therapies and remote monitoring, transformingphysiotherapeutic practices.Conclusions: The findings of this review have significant implicationsfor physiotherapy practices and policies, emphasizing the need forincreased research in developing countries and the implementation ofadvanced technological approaches.