La osteoartritis es una condición degenerativa que ocurre debido al desgaste del cartílago presente en las articulaciones, lo que provoca dolor, rigidez e incluso pérdida de función. Un estudio de 2023, publicado en la revista The Lancet Rheumatology, indicó que para 2050 cerca de mil millones de personas padecerán esta condición. Uno de los tipos más comunes afecta a las articulaciones de la rodilla, y un estudio realizado en el Laboratório de Biomecânica Aplicada (LBA) de la Universidade Estadual de Londrina (UEL) descubrió una nueva forma de identificarla y también de estimar si un paciente puede desarrollarla, mediante un algoritmo.

El proyecto surgió durante el doctorado de Alexandre Pellegrinelli, quien, en el transcurso de su investigación, fue beneficiado con una beca del programa ELAP (Programa de Líderes Emergentes en las Américas), lo que permitió desarrollar su trabajo en la University of Ottawa, en Canadá. La investigación tenía como objetivo evaluar la biomecánica de pacientes con osteoartritis de rodilla. Posteriormente, el profesor Felipe Moura, quien dirigió el estudio, trabajó en el desarrollo de algoritmos para estimar la carga sobre la rodilla de pacientes con esta enfermedad, en la Wageningen University and Research, en los Países Bajos.

La combinación de estos dos trabajos permitió la creación de un algoritmo basado en inteligencia artificial capaz de identificar la osteoartritis y el potencial de un paciente para desarrollarla a partir del registro de su movimiento. “Imaginen si pudiéramos describir el movimiento de una persona a partir de una imagen, como una huella digital, y que esa imagen nos brindara información muy importante sobre ella, como posibles enfermedades. Ese fue el punto de partida de este estudio”, explica Moura.

Desarrollo

La investigación, que también contó con financiamiento del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq), captó el movimiento de los miembros inferiores de los pacientes mientras caminaban y en su primera fase, buscó formas de representar ese movimiento en imágenes bidimensionales. La imagen más prometedora tuvo sus características extraídas de diez diferentes redes neuronales profundas e interpretadas en modelos. A través del aprendizaje por transferencia, se evaluó la capacidad de estos modelos para identificar qué personas presentan artrosis de rodilla.

Los resultados del algoritmo mostraron una precisión general del 92,3 %, que, hasta donde se sabe, es el valor más alto obtenido a partir de datos de marcha, y uno de los modelos alcanzó el 100 % de exactitud en la detección de la enfermedad. El estudio, publicado en la revista Journal of Biomechanics, cuenta con Danilo Catelli y Mário Lamontagne, de la University of Ottawa, y Ricardo Torres, de la Wageningen University and Research, como coautores.

Además de representar una innovación en el diagnóstico de la osteoartritis, el trabajo también contribuye a la detección de la predisposición que un paciente tiene para desarrollar la enfermedad.

Versão em espanhol: Fábio Aurélio Aparecido Silva.
Revisão: Prof. Dr. Jefferson Januário dos Santos.
Programa Paraná Fala Espanhol (PFE).

*Matéria originalmente publicada no dia 20 de agosto de 2025.