Una herramienta de IA que podría cambiar lo que entendemos por dolor

La evaluación del dolor —históricamente subjetiva e imprecisa— está atravesando una transformación impulsada por la inteligencia artificial. El caso de Orchard Care Homes, una cadena de 23 residencias para personas con demencia en el norte de Inglaterra, muestra cómo.

Durante años, el personal utilizó la Abbey Pain Scale, una herramienta basada en observación manual. Para Cheryl Baird, enfermera y entonces directora de calidad, era un trámite que no captaba indicadores reales. Como explica en The MIT Technology Review, residentes agitados eran clasificados como “problemas conductuales” y recibían psicotrópicos, mientras su dolor verdadero quedaba sin atender.

Todo cambió cuando, en 2021, incorporaron PainChek, una app que analiza microexpresiones faciales y calcula un puntaje de dolor mediante IA. En pocas semanas bajaron las prescripciones de sedantes y mejoró el clima en las unidades. “Identificaba dolores que no habrían sido detectados con el método anterior”, señala Baird en la nota original.

El artículo describe dos grandes rutas tecnológicas. La primera analiza señales fisiológicas (EEG, variabilidad cardíaca, respuesta galvánica). Algunos algoritmos distinguen con más de 80% de precisión a personas con dolor crónico. Equipos como el PMD-200, usados en cirugía, ajustan anestesia según patrones biométricos y han mostrado reducciones en el dolor postoperatorio.

La segunda ruta es conductual, basada en el sistema FACS de codificación de microgestos. En pruebas de laboratorio, los modelos identifican expresiones de dolor con más de 90% de precisión. PainChek sigue este enfoque: captura nueve micromovimientos faciales asociados al dolor y luego combina el resultado con un breve checklist completado por el personal.

Según reporta MIT Technology Review, esta combinación de IA y juicio humano fue un hallazgo de diseño, no un plan inicial.

PainChek cuenta con autorizaciones regulatorias en Australia, Reino Unido, Canadá, Nueva Zelanda y, recientemente, con una aprobación de la FDA en Estados Unidos. Datos de la compañía citados por MIT Technology Review señalan reducciones del 25% en el uso de antipsicóticos y hasta un 42% en caídas en algunos entornos.

Pero la revista también advierte riesgos. La IA de análisis facial arrastra sesgos históricos en tonos de piel y puede confundir dolor con miedo o náusea. Además, resultados incorrectos pueden surgir de listas mal completadas o de una confianza excesiva del personal en el algoritmo, en detrimento de su propia evaluación clínica.

A pesar de estas limitaciones, los efectos prácticos en Orchard han sido significativos. Según el artículo, residentes con dolor dental volvieron a comer y personas aisladas por malestar comenzaron a socializar. Para Baird, la lógica es simple: “No adivinaríamos la presión arterial; ¿por qué adivinar el dolor?”

La empresa desarrolla ahora una versión para bebés menores de un año, capaz de leer expresiones aún más sutiles.

Paralelamente, otros proyectos exploran sensores cutáneos, modelos de lenguaje que rastrean señales de sufrimiento en historias clínicas y bandas EEG para neuropatías. El objetivo es convertir el dolor en un dato consistente, aunque sus impactos reales —incluidos posibles sesgos— solo se conocerán con su adopción generalizada.

Para Baird, que ha vivido dolor crónico, el potencial es evidente: “Me hubiera cambiado la vida”. Si la IA puede amplificar la voz de quienes no pueden expresarla, quizás su lugar entre los signos vitales sea inevitable.