AEMN
  • image

El Presente y Futuro: IA, Big Data y Nuevas Tecnologías Aplicada en la Medicina Termal

Dra Lorena Vela 

Escuela Profesional de Hidrología Médica e Hidroterapia

Facultad de Medicina, Universidad Complutense, de Madrid

Resumen

La medicina termal, con su base en el uso terapéutico de aguas mineromedicinales, ha sido empleada durante siglos en la prevención y tratamiento de diversas patologías. En la actualidad, el desarrollo de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el análisis de Big Data y el uso de dispositivos inteligentes permite transformar esta disciplina en un modelo de atención más personalizado y eficiente. Estas herramientas facilitan la monitorización de la respuesta terapéutica, y la predicción de beneficios clínicos lo que permite alimentar la evidencia científica en este campo.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Medicina Termal

La IA está revolucionando la forma en que se diseñan y administran los tratamientos termales. Algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos de pacientes, considerando variables como el historial clínico, la genética y la respuesta fisiológica a diferentes tipos de hidroterapia. Se estan llevando a cabo estudios para demostrar que el uso de modelos predictivos basados en IA puede mejorar la precisión en la selección de tratamientos termales em adultos mayores.

Además, los sistemas de IA pueden optimizar la rehabilitación en aguas mineromedicinales mediante la personalización de ejercicios de hidroterapia. Un estudio reciente sugiere que el uso de algoritmos de IA para adaptar la intensidad y duración de las sesiones de hidroterapia com exoesqueletos.

Otro aspecto clave es la integración de asistentes virtuales y chatbots en centros termales. Estas herramientas, basadas en procesamiento de lenguaje natural, pueden guiar a los pacientes en la elección del tratamiento más adecuado según sus necesidades, proporcionando recomendaciones basadas en protocolos médicos y en su historial clínico.

Big Data y la Personalización de los Tratamientos Termales

El análisis de Big Data en medicina termal permite identificar patrones de respuesta a los tratamientos y mejorar la eficacia de las terapias. Bases de datos globales sobre la efectividad de las aguas mineromedicinales en distintas patologias y tambien em el cuidado del recurso termal.

Además, el uso de dispositivos portátiles como relojes inteligentes y sensores biométricos permite recopilar datos en tiempo real sobre la temperatura corporal, frecuencia cardíaca, presión arterial y niveles de estrés antes, durante y después de una sesión de tratamento termal.

Otras Tecnologías Clave para la Innovación en Medicina Termal

La telemedicina ha facilitado el acceso a mantener el contacto com el paciente em su domicilio. Plataformas de salud digital permiten el seguimiento remoto de pacientes mediante videoconsultas y el ajuste de tratamientos en función de su evolución.

El uso de realidad virtual ha permitido mejorar la experiencia terapéutica y la adherencia al tratamiento. Aplicaciones que combinan terapia en entornos inmersivos han sido utilizadas en la rehabilitación de pacientes con trastornos neurológicos, mejorando la relajación y reduciendo la percepción del dolor

El uso de blockchain en la medicina termal garantiza la seguridad y privacidad de los datos clínicos de los pacientes. La descentralización de la información mediante esta tecnología permite a los centros termales compartir datos con investigadores y médicos de forma segura, promoviendo estudios multicéntricos sobre la efectividad de los tratamientos termales sin comprometer la confidencialidad de los pacientes.

Conclusión

La integración de IA, Big Data y otras tecnologías emergentes está redefiniendo el futuro de la medicina termal. La capacidad de personalizar tratamientos mediante modelos predictivos, la recopilación y análisis de datos en tiempo real y la aplicación de herramientas digitales avanzadas mejoran la eficacia de la hidroterapia y amplían su accesibilidad. Sin embargo, es fundamental abordar desafíos como la infraestructura tecnológica, la capacitación del personal y las consideraciones éticas en el manejo de datos médicos.

La transformación digital en la medicina termal no solo permite mejorar los resultados terapéuticos, sino que también posiciona esta disciplina dentro de las estrategias globales de salud preventiva y bienestar. La combinación de tradición y tecnología es clave para garantizar un futuro sostenible y basado en evidencia para la medicina termal.


    1. Blain H, Bernard PL, Canovas G, Raffort N, Desfour H, Soriteau L, Noguès M, Camuzat T, Mercier J, Dupeyron A, Quéré I, Laffont I, Hérisson C, Solimene H, Bousquet J. Combining balneotherapy and health promotion to promote active and healthy ageing: the Balaruc-MACVIA-LR® approach. Aging Clin Exp Res. 2016 Dec;28(6):1061-1065

    2. Blain H, Bernard PL, Canovas G, Raffort N, Desfour H, Soriteau L, Noguès M, Camuzat T, Mercier J, Dupeyron A, Quéré I, Laffont I, Hérisson C, Solimene H, Bousquet J .A Success Story of the European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing. J Frailty Aging. 2016;5(4):233-241

    3. Khalil H, Ameen D, Zarnegar A. Tools to support the automation of systematic reviews: a scoping review. J Clin Epidemiol. 2022;144:22-42

    4. AQUAPRED. 2024. Interreg Sudoe. Disponible en: https://interreg-sudoe.eu/proyecto-interreg/aquapred/. Acceso 23 Diciembre 2024

    5. Mourelle L, Hernández-Pereira E, Correia D, Maraver F, Alves MJ, Eloy-Tran Van Chuoï O, Casas L, Delpy L, Fernandez-Toran MA, Cortes-Moro I, Legido JL. Sistema de control y prevención de contaminantes en aguas mineromedicinales mediante inteligencia artificial (AQUAPRED SUDOE). Investig Cult Cienc Tecnol. 2024;16(32):10-14.

    6. Chang M, Ibaraki T, Naruse Y, Imamura Y. A study on neural changes induced by sauna bathing: Neural basis of the "totonou" state. PLoS One. 2023;18(11):e0294137

    7. Raffo-Ibarra GA, Yangali-Vicente JS. Gamificación como estrategia de fortalecimiento de competencias en estudiantes del posgrado. RISTI Rev Ibérica Sist Tecnol Inf. 2021;44:21-37

    8. Juan-Lázaro O, Area-Moreira M. Gamificación superficial en e-learning: evidencias sobre motivación y autorregulación. Píxel-Bit Rev Medios Educ. 2021;62:146-181

    9. Alabbasi D. Exploring Graduate Students’ Perspectives towards Using Gamification Techniques in Online Learning. Turk Online J Distance Educ. 2017;18(3):180-196

    10. Muller T, Vela L, Hellmann F, Maraver F. Teaching medical hydrology: a theoretical proposal for the incorporation of digital simulations. Balneo PRM Res J. 2024;15(2):47-48

    11. Vela M.L, Michan-Doña A., Pini V., Fernandez-Porta C., De Gracia J.A., Fernandez-Toran M.A. , Maraver F. - Prevalence of frailty, prefrailty and geriatric syndromes in people aged 60 or more that use the Cofrentes spa: a pilot study . Balneo and PRM Research Journal 2023, 14(2): 548