.jpg)
En l'àmbit de la rehabilitació física, les dades provinents de sensors inercials (IMU) permeten monitoritzar el moviment amb una precisió sorprenent. No obstant això, quan s'apliquen models d'intel·ligència artificial per classificar patrons de marxa o detectar anomalies, sorgeix un problema crític: les explicacions que aquests models ofereixen solen ser difícils d'interpretar per als clínics. Mentre que un fisioterapeuta pensa en termes de grups musculars o segments articulars, els mètodes tradicionals d'explicabilitat treballen a nivell de canals individuals, generant recomanacions disperses i biomecànicament incoherents. Aquesta desconnexió entre la lògica de la màquina i el raonament humà limita l'adopció de la IA per a empreses del sector salut, que necessiten eines que realment donin suport a la presa de decisions.
Per superar aquesta barrera, sorgeixen enfocaments com les explicacions contrafactuals de grup, que modifiquen simultàniament conjunts de característiques rellevants —per exemple, l'activació d'un grup muscular complet— en lloc d'alterar punts de dades aïllats. Aquest tipus de tècnica no només millora la interpretabilitat, sinó que també genera recomanacions accionables: 'perquè el teu moviment sigui classificat com a correcte, has d'augmentar l'activació del quàdriceps i reduir la rotació de maluc'. La clau està a aconseguir un equilibri entre la validesa del contrafactual i la cohesió semàntica dels grups. En aquest sentit, propostes com els mètodes de porta aprensible (Learnable Gates) demostren que és possible mantenir la precisió del model original mentre s'imposa una assignació de rellevància per grups, cosa que els mètodes basats en Shapley no aconsegueixen per si sols.
Per a les empreses que desenvolupen solucions de rehabilitació assistida per tecnologia, implementar aquest tipus d'arquitectura requereix un enfocament integral. Des de la captura i processament de senyals IMU fins al desplegament en entorns cloud, comptar amb un soci tecnològic que ofereixi ia per a empreses és fonamental per transformar la investigació en productes clínicament útils. A més, la integració d'aquests models amb dashboards de power bi permet als terapeutes visualitzar en temps real les correccions suggerides, mentre que l'ús de serveis cloud aws i azure garanteix l'escalabilitat i seguretat de les dades de pacients.
A Q2BSTUDIO desenvolupem aplicacions a mida que connecten la intel·ligència artificial amb el raonament expert. Els nostres serveis d'intel·ligència de negoci i desenvolupament de programari a mida permeten crear sistemes que no només classifiquen moviments, sinó que expliquen el perquè de cada decisió en termes que els professionals entenen. A més, oferim solucions de ciberseguretat per protegir la informació sensible durant tot el cicle de vida de la dada, des de la captura amb sensors fins a l'anàlisi al núvol. Si la teva organització necessita construir agents IA capaços de generar explicacions contrafactuals coherents per a rehabilitació o altres dominis, podem ajudar-te a dissenyar i implementar la infraestructura tecnològica necessària.
