La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I: introducción antecedentes a la IA y robótica

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No se trata de ciencia ficción, sino de una realidad que está presente actualmente y que poco a poco va a ir ocupando espacios cotidianos en nuestra casa, en nuestros vehículos y también relacionados con nuestra salud.La teoría del procesamiento de la información de Mahoney<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">3</a> considera al ser humano como un procesador de información a partir de estímulos internos y externos que va almacenando en memoria y que es capaz de elaborar respuestas similares a partir de estímulos posteriores que tengan cierta similitud. Según esta teoría los elementos estructurales en el procesamiento de la información son: registro sensitivo (recepción de información interna y externa), memoria a corto plazo (almacenamiento inmediato de la información seleccionada) y memoria a largo plazo (que organiza y dispone la información durante más tiempo). Además, las categorías del procesamiento son: atención (recibe, selecciona y asimila los diferentes estímulos), codificación (simboliza los estímulos según estructuras mentales propias), almacenamiento (organiza y mantiene en la memoria los símbolos codificados) y recuperación (uso posterior de la información organizada y codificada ante estímulos similares a los que la han ocasionado).El aprendizaje humano se basaría en la exposición a situaciones repetidas con refuerzos (positivos o negativos) cada vez que tomamos una decisión correcta o erramos. A partir de estímulos similares que tienen soluciones similares y a través de nuestra experiencia y conocimientos previos, empezamos a tomar decisiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230">4</a>. La toma de decisiones supone un pensamiento lógico y jerárquico que puede ser transcrito a algoritmos en un lenguaje que las máquinas pueden interpretar y ejecutar con mucha mayor rapidez que el ser humano.El aprendizaje humano es progresivo y se desarrolla a partir de la exposición a situaciones de forma consecutiva, proceso que puede llevar años, en cambio, la adquisición de estos datos por parte de una máquina es mucho más rápida, ya que esta no se agota (puede trabajar 24h al día) y no tiene funciones vitales (alimentación, descanso u ocio). En este sentido las cantidades ingentes de datos en múltiples formatos y fuentes (lo que conocemos como big data), tienen una relación directa con la adquisición de experiencia por parte de las máquinas que se exponen a situaciones o estímulos muy diversos. En este artículo pretendemos dar una visión introductoria de la IA para médicos y realizar un recorrido por las principales aplicaciones en salud que nos ofrece esta tecnología.Redes neuronales, cerebro y aprendizajeLa base biológica de la inteligencia está en el cerebro. Aunque vamos conociendo cada vez más sobre su fisiología y las diferentes vías anatómicas y funcionales que participan en el proceso de aprendizaje humano, aún existen muchas incógnitas que deben despejarse.Para las máquinas existe una analogía similar a la estructura y el funcionamiento del cerebro, por lo que es relativamente sencillo establecer esta analogía fácilmente comprensible para los profesionales de la salud.Las redes neuronales artificiales, en inglés Artificial Neural Networks (ANN) están compuestas por elementos que se comporten de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes y que se denominan «elemento procesador», en inglés Process Element (PE). Cada uno de los PE (neuronas) tienen unos elementos de entrada (dendritas) que recogen los impulsos de entrada que son integrados en el cuerpo del elemento procesador y generan una respuesta o salida. La salida del PE (axón) se puede conectar a las entradas de otras neuronas artificiales mediante conexiones con una eficacia similar a la sinapsis de las conexiones neuronales del cerebro<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">5</a>. Los PE están organizados en una serie de niveles que se denominan capas. El conjunto de estas capas forman una ANN.En las ANN existen 2 capas con conexiones con el exterior. Una capa de entrada o buffer de entrada, donde se presentan los datos a la red, y una capa de salida que devuelve al exterior la respuesta de la red a una entrada concreta. Existen, además, una serie de capas intermedias que se denominan capas ocultas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Al igual que en los seres humanos, el aprendizaje que se produce en las máquinas, es una función que tiene una base estructural en este tejido nervioso artificial conformado por las ANN.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Existen 2 tipos de métodos que permiten el aprendizaje de una máquina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">6</a>. El primero de ellos se llama «aprendizaje con datos supervisados» y requiere la participación de un humano que determina las relaciones correctas e incorrectas que adquiere la máquina. La función del humano es etiquetar y categorizar los datos de entrada y establecer un algoritmo de toma de decisiones para generar las diferentes salidas. Con el suficiente entrenamiento, la máquina será capaz de determinar la categoría de salida de un nuevo dato de entrada. El segundo método es el «aprendizaje automático o machine learning». Consiste en dotar de experiencia a la máquina y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano. Para ello son necesarios algoritmos iniciales y un pequeño entrenamiento supervisado. Mientras que, en el aprendizaje supervisado, el conocimiento se hace explícito en forma de reglas, en la computación neuronal las ANN generan sus propias reglas aprendiendo de los ejemplos que se les muestran en la fase de entrenamiento. Una vez que las decisiones correctas alcanzan un número válido dentro del total de decisiones tomadas, conectamos este sistema inteligente a un sistema de big data para que esas experiencias afiancen los sistemas de toma de decisiones (aprendizaje).AntecedentesAunque todo este campo de la informática es innovador en algunos aspectos, tiene antecedentes en los años 40 del siglo XX. En 1943, el neurobiólogo Warren McCulloch y el estadístico Walter Pitss, publicaron un artículo que definía que los eventos neuronales y las relaciones entre ellos pueden tratarse mediante la lógica proposicional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">7</a>. De esta manera se conforma la base y el inicio del desarrollo de la IA tal y como hoy la concebimos.Pero no fue hasta una década más tarde, en 1956, cuando se celebró la primera Conferencia de Inteligencia Artificial en Darmouth que es considerada como la primera referencia seria a las redes neuronales artificiales. En esta conferencia se presentó la lógica teórica (Minsky, McCarthy, Rochester y Shannon) que es considerado el primer programa informático para solucionar problemas de búsqueda heurística<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">8</a>.En 1957 se presentó «Perceptron» el primer sistema capaz de identificar patrones geométricos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">9</a>, y en 1959 «Adaline» (Adaptive Linear Neuron) que fue utilizada con diferentes aplicaciones como reconocimiento de voz y caracteres, predicción del tiempo, y en el desarrollo de filtros para eliminar ecos de las líneas telefónicas.A partir de estos trabajos la comunidad científica tuvo una percepción muy optimista de lo que la IA podría ofrecer, pero a mediados de la década de los 60 se comenzaron a publicar estudios críticos sobre la falta de aplicabilidad de la computación neuronal. Durante los años 70 y 80 pocos investigadores continuaron con esta línea de desarrollo científico (James Anderson, Teuvo Kohonen o Stephen Grossberg).En 1982 John Hopfield<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260">10</a> crea el algoritmo Backpropagation que presenta un sistema neuronal formado por elementos procesadores interconectados que tienden a un mínimo de energía. Este hecho supuso volver a confiar en las posibilidades de la IA que en las últimas décadas ha tenido un avance exponencial.Actualmente existen muchos investigadores en diferentes universidades que están realizando trabajos en el área de las redes neuronales artificiales en grupos multidisciplinares (informáticos, matemáticos, neurólogos, psicólogos del conocimiento, físicos, programadores o filósofos de la ciencia) que ofrecen nuevas e innovadoras perspectivas en esta área del conocimiento.Inteligencia artificial y robóticaLa palabra «robot» procede la palabra checa «robota» que significa «trabajo duro»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265">11</a>.Podemos clasificar los robots en diferentes tipos:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">1.No mecánicos: La salida es una acción no mecánica como mostrar una información o mantener una conversación con el usuario humano. Entre ellos destacan los robots cuya interfaz es un sistema conversacional ya sea escrito o hablado («chatbots») con grandes aplicaciones actualmente como asistentes virtuales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">2.Mecánicos: Utilizados generalmente en la industria. Hay de varios tipos:</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">1.Androides: Apariencia humanoide.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020">2.Zoomórficos: Apariencia animal.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025">3.Móviles o rodantes: Transporte de cosas o personal.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030">4.Poliarticulados: Industriales.</li></ul>La apariencia humana de los robots ha dado lugar a la denominada «teoría del valle inquietante». «Lo inquietante»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">12</a> tiene su origen como concepto, en el año 1906 por Ernst Jentsch<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">13</a> y se explica como una sensación perturbadora ante algo que nos es y no familiar al mismo tiempo. Una situación u objeto que se parece mucho a algo cotidiano, que conocemos bien pero que nos genera una sensación de cierta ansiedad o malestar sin que podamos explicar el motivo.Esta teoría de lo inquietante se retoma en 1970 por Masahiro Mori para describir la relación entre los robots y los humanos. La relación es cada vez más positiva siempre y cuando el robot mantenga apariencia de robot y seamos conscientes de que se trata de una máquina. Cuando el robot va adquiriendo rasgos antropomórficos hasta llegar a presentar aspecto humano, la respuesta emocional del humano se irá haciendo cada vez más negativa hasta llegar a un punto de rechazo debido a la «inquietud» que genera (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia>En la cultura occidental, sobre todo por la influencia cultural del cine, tenemos una imagen futurista de los robots como humanoides, cuando la realidad actual es otra, vivimos rodeados de IA y robótica. Así la Industria v.4.0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">14</a> se fundamenta en la realidad virtual, la IA y el Internet de las cosas.Los cobots o robots colaborativos fueron inventados en 1996 por J. Edward Colgate y Michael Peshkin, profesores en la Northwest University (Kirkland, Washington) como dispositivos robóticos que manipulan objetos en colaboración con un operador humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">15</a>. Actualmente están dotados de IA para mejorar su rendimiento con la monitorización de numerosas variables como las condiciones del lugar de trabajo, visión artificial, identificación de patrones para predecir o detectar errores, pudiendo comunicar dicha información a otros cobots. Un sector que ha tenido un aumento de un 23% de 2017 a 2018, según la Federación Internacional de Robótica (IFR)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">16</a>.Ya tenemos robots funcionando para la realización de pruebas y análisis de laboratorio. Así en el Hospital Universitario de Copenhague, Gentofte (Dinamarca)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">17</a>, un primer robot recoge la muestra de sangre y la coloca en un lector de códigos de barras. A continuación, una cámara de visión fotografía el color del tapón roscado e indica al robot que coloque la muestra en una de las 4 gradillas en función de su color. Luego un segundo robot recoge las muestras de las gradillas y las coloca en el alimentador de la máquina para su centrifugado y análisis. Estos robots manipulan alrededor de 3.000 muestras diarias (unos 7-8 tubos por minuto), lo que ha mejorado los tiempos de entrega de resultados.Video: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mnk4iT4BTg4">https://www.youtube.com/watch?v=mnk4iT4BTg4</a>Ya se están probando en pacientes tetrapléjicos exoesqueletos, unidades robóticas ponibles controladas por placas de computadora para alimentar un sistema de motores, neumáticos, palancas o sistemas hidráulicos para restaurar la locomoción<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">18</a>. Han surgido como una nueva herramienta de rehabilitación en lesionados medulares. Sin embargo, todavía falta evidencia para respaldar su aplicación clínica teniendo en cuenta su alto coste<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">19</a>.La universidad de Brown está explorando con tecnología Intel® un proyecto de Interfaz Inteligente de Columna que tiene como objetivo utilizar la tecnología de IA para restaurar el movimiento y el control de la vejiga en pacientes con parálisis por lesiones graves de la médula espinal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">20</a>. Un equipo internacional de científicos ya ha utilizado una «interfaz cerebro-espinal» inalámbrica para evitar las lesiones de la médula espinal en un par de macacos Rhesus, restaurando el movimiento intencional de caminar en una pierna temporalmente paralizada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">21</a>.La robótica en medicina no se limita a los ejemplos anteriores, las investigaciones en este campo se han dirigido a la asistencia a los pacientes y la asistencia o formación a los médicos. Así tenemos prótesis de miembros, electroestimulación, asistentes personales, robótica de rehabilitación, robótica quirúrgica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">22</a>, la formación médica con simuladores robotizados y los robots de almacenaje y distribución de medicamentos.Desde los años 60, las prótesis de miembros han evolucionado constantemente, con distintos modelos para sustituir las primeras prótesis pasivas, todavía presentes en gran parte del mundo por su menor coste, por prótesis activas, las cuales por medio de medios mecánicos o sensores ubicados en alguna parte del cuerpo del paciente permiten mover por ejemplo una mano mecánica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">23</a>.Hay distintos modelos y soluciones de prótesis de mano en continua evolución y mejora para aumentar su funcionalidad, como las 2 generaciones de manos DLR®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">24</a>, la TUAT/Karlsruhe®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">25</a>, la Blackfingers®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">26</a>, la mano robótica con mecanismo extensor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">27</a>, la mano compuesta de sensores propioceptivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">28</a> o la mano Iowa® fruto de un trabajo de colaboración entre universidades americanas, españolas y suecas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">29</a>, entre otros.En cuanto a la robótica quirúrgica también ha evolucionado progresivamente desde el primer procedimiento neuroquirúrgico asistido por un robot en 1985, donde se utilizó el robot industrial PUMA 560 (no diseñado para labores médicas) para introducir una guía para una biopsia cerebral<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">30</a>. Posteriormente se empezaron a diseñar los primeros robots, puramente quirúrgicos, como asistentes del cirujano en operaciones de múltiples órganos y aparatos. Algunos modelos de robots quirúrgicos son: AESOP® (acrónimo de sistema endoscópico automatizado para un posicionamiento óptimo) empleado como asistente robótico controlado por voz para cirugía endoscópica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365">31</a>, el robot estereotáctico NeuroMate®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">32</a> que es un sistema que se utiliza en centros neuroquirúrgicos para administrar tratamientos y realizar procedimientos de estimulación cerebral profunda, neuroendoscopia, estereoelectroencefalografía, biopsias e investigación; el extinto sistema robótico ZEUS®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">33</a> con el que se realizó la primera telecirugía del mundo en 2001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">34</a>, conocida como la operación Lindbergh, una exitosa colecistectomía laparoscópica de dos horas de duración, que se realizó en una paciente en un hospital de Estrasburgo, Francia, realizada por un equipo quirúrgico en Nueva York, EE. UU., el Sistema Robótico Quirúrgico Da Vinci®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">35</a> que en su versión más reciente, el sistema da Vinci Xi® permite una visión en 3D con un aumento de hasta 10 veces y elimina el temblor fisiológico, utilizándose principalmente en intervenciones de urología, cirugía general y ginecología oncológica, pero también en cirugía oral y maxilofacial, cirugía pediátrica, cirugía torácica o cirugía cardíaca; Probot®, diseñado para realizar prostatectomías<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390">36</a>, Robodoc® para cirugía ortopédica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395">37</a>, Acrobot® para cirugía de rodilla<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">38</a> y CyberKnife®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">39</a> sistema de radiocirugía robótica diseñado para tratar tumores ubicados en todo el cuerpo de manera no invasiva, entre otros.El principal problema para su expansión es el alto coste de instalación y mantenimiento de los mismos, de ahí el desarrollo de sistemas más recientes y más asequibles, como por ejemplo:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035">•El sistema quirúrgico Senhance®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410">40</a>. plataforma laparoscópica digital que elimina las limitaciones económicas de los sistemas robóticos actuales con instrumentos reutilizables estándar y una estrategia de arquitectura de plataforma abierta que permite a los hospitales aprovechar las inversiones en tecnología existentes.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040">•El sistema robótico Flex®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415">41</a> que permite acceder a ubicaciones anatómicas antes difíciles o imposibles de alcanzar de forma mínimamente invasiva.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045">•El proyecto español BROCA, también conocido como «el pequeño de Da Vinci®»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">42</a>, para el diseño y desarrollo de un sistema robótico quirúrgico de bajo costo, modular, para cirugía mínimamente invasiva centrada en cirugía pélvica y bariátrica, con sensores y efectores finales altamente maniobrables para obtener información relevante de la herramienta y su entorno, además de incorporar la sensación de tacto.</li></ul>La cirugía asistida por robot ha permitido avances en el campo quirúrgico como la cirugía a distancia y la cirugía mínimamente invasiva, junto a ventajas de precisión, incisiones más pequeñas, menor pérdida de sangre, disminución del dolor y tiempo de curación menor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">42</a>, lo que permite tratar un mayor número de pacientes con menor tiempo de hospitalización, haciendo que sea posible realizar intervenciones que de otro modo no serían viables.La cirugía robótica presenta una serie de ventajas y de limitaciones respecto a la cirugía mínimamente invasiva convencional (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>). Las ventajas suelen venir de explotar fortalezas complementarias entre humanos y dispositivos robóticos, como vemos resumido en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>FinanciaciónEste artículo no ha recibido ningún tipo de ayuda o financiación de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:10 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1711585" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1513779" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1711586" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1513780" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Redes neuronales, cerebro y aprendizaje" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Antecedentes" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Inteligencia artificial y robótica" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1513779" "palabras" => array:6 [ 0 => "Inteligencia artificial" 1 => "IA" 2 => "medicina" 3 => "salud" 4 => "robótica" 5 => "BigData" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1513780" "palabras" => array:6 [ 0 => "Artificial intelligence" 1 => "AI" 2 => "medicine" 3 => "health" 4 => "robotics" 5 => "Big" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "La tecnología y la medicina siguen un camino paralelo durante las últimas décadas. Los avances tecnológicos van modificando el concepto de salud y las necesidades sanitarias están influyendo en el desarrollo de la tecnología.La inteligencia artificial (IA) está formada por una serie de algoritmos lógicos suficientemente entrenados a partir de los cuales las máquinas son capaces de tomar decisiones para casos concretos a partir de normas generales.Esta tecnología tiene aplicaciones en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con una evaluación pronóstica individualizada de los mismos.Además,si combinamos esta tecnología con la robótica, podemos crear máquinas inteligentes que hagan propuestas diagnósticas o que sean mucho más eficientes en su trabajo.Por lo tanto la IA va a ser una tecnología presente en nuestro trabajo cotidiano a través de máquinas o programas informáticos, que de manera más o menos transparente para el usuario, van a ir siendo una realidad cotidiana en los procesos sanitarios. Los profesionales sanitarios tenemos que conocer esta tecnología, sus ventajas y sus inconvenientes, porque va a ser una parte integral de nuestro trabajo.En estos dos artículos pretendemos dar una visión básica de esta tecnología adaptada a los médicos con un repaso de su historia y evolución, de sus aplicaciones reales en el momento actual y una visión de un futuro en el que la IA y el Big Data van a conformar la medicina personalizada que caracterizará al siglo XXI." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "Technology and medicine follow a parallel path during the last decades. Technological advances are changing the concept of health and health needs are influencing the development of technology.Artificial intelligence (AI) is made up of a series of sufficiently trained logical algorithms from which machines are capable of making decisions for specific cases based on general rules.This technology has applications in the diagnosis and follow-up of patients with an individualized prognostic evaluation of them.Furthermore, if we combine this technology with robotics, we can create intelligent machines that make more efficient diagnostic proposals in their work.Therefore, AI is going to be a technology present in our daily work through machines or computer programs, which in a more or less transparent way for the user, will become a daily reality in health processes. Health professionals have to know this technology, its advantages and disadvantages, because it will be an integral part of our work.In these two articles we intend to give a basic vision of this technology adapted to doctors with a review of its history and evolution, its real applications at the present time and a vision of a future in which AI and Big Data will shape the personalized medicine that will characterize the 21st century." ] ] "multimedia" => array:4 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1117 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 87144 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Esquema de una red neuronal. Fuente: Elaboración propia." ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1586 "Ancho" => 1667 "Tamanyo" => 114308 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Gráfica de la teoría del «valle inquietante» de Masahiro Mori. Fuente: Remasterizada por Edgar Talamantes. Bajo licencia libre GNU." ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "Fuente: Tomado de van Haasteren et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425">43</a>." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Beneficios \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Limitaciones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visión en 3D y alta resolución \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tamaño del robot \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Movimientos intuitivos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Variedad de instrumentos limitada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Control del temblor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tiempo de preparación del robot \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Movimientos a escala \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de movimientos limitado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Mejor ergonomía \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Muy caro de comprar y mantener \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Curva de aprendizaje más corta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Desechables muy caros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2907113.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Beneficios y limitaciones de la cirugía robótica respecto a la cirugía mínimamente invasiva convencional" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "Fuente: Adaptado de Taylor RH<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430">44</a>." 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buen juicio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Propenso a la fatiga y la falta de atención \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena coordinación mano-vista \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">El temblor limita el movimiento fino \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Gran destreza \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Efectores finales voluminosos (manos) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Puede integrar información de diversas fuentes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Limitada precisión geométrica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Entrenamiento sencillo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Difícil de mantener estéril \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Versátil y capaz de improvisar \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Susceptible a la radiación, infección \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Robots</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Buena precisión geométrica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Juicio reducido \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Incansable y estable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Difícil adaptación a nuevas situaciones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Resistente a la radiación ionizante \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Destreza limitada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Puede diseñarse para operar diferentes escalas de movimiento y carga útil \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Coordinación mano-vista limitada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Capaz de utilizar múltiples sensores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Capacidad limitada para integrar e interpretar información compleja \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2907114.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Fortalezas y limitaciones de humanos y robots respecto a la cirugía" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:44 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0215" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "Torra V. 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Special article

La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I: introducción antecedentes a la IA y robótica

Artificial intelligence and its applications in medicine I: introductory background to AI and robotics

J.F. Avila-Tomása,b,e,

Autor para correspondencia

joseavil@gmail.com

Autor para correspondencia.

, M.A. Mayer-Pujadasc,e, V.J. Quesada-Varelad,e

a Medicina de Familia y Comunitaria, Centro de Salud Santa Isabel, DASur, Madrid, España

b Medicina Preventiva y Salud Pública, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles, Madrid, España

c Medicina de Familia y Comunitaria, Research Programme on Biomedical Informatics (GRIB), Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas y Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España

d Medicina de Familia y Comunitaria, Centro de Salud A Guarda. EOXI Vigo, A Guarda, Pontevedra, España

e Miembro del Grupo de Trabajo de Innovación Tecnológica y Sistemas de Información de la semFYC

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presente actualmente y que poco a poco va a ir ocupando espacios cotidianos en nuestra casa&#44; en nuestros veh&#237;culos y tambi&#233;n relacionados con nuestra salud&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La teor&#237;a del procesamiento de la informaci&#243;n de Mahoney<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> considera al ser humano como un procesador de informaci&#243;n a partir de est&#237;mulos internos y externos que va almacenando en memoria y que es capaz de elaborar respuestas similares a partir de est&#237;mulos posteriores que tengan cierta similitud&#46; Seg&#250;n esta teor&#237;a los elementos estructurales en el procesamiento de la informaci&#243;n son&#58; registro sensitivo &#40;recepci&#243;n de informaci&#243;n interna y externa&#41;&#44; memoria a corto plazo &#40;almacenamiento inmediato de la informaci&#243;n seleccionada&#41; y memoria a largo plazo &#40;que organiza y dispone la informaci&#243;n durante m&#225;s tiempo&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; las categor&#237;as del procesamiento son&#58; atenci&#243;n &#40;recibe&#44; selecciona y asimila los diferentes est&#237;mulos&#41;&#44; codificaci&#243;n &#40;simboliza los est&#237;mulos seg&#250;n estructuras mentales propias&#41;&#44; almacenamiento &#40;organiza y mantiene en la memoria los s&#237;mbolos codificados&#41; y recuperaci&#243;n &#40;uso posterior de la informaci&#243;n organizada y codificada ante est&#237;mulos similares a los que la han ocasionado&#41;&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El aprendizaje humano se basar&#237;a en la exposici&#243;n a situaciones repetidas con refuerzos &#40;positivos o negativos&#41; cada vez que tomamos una decisi&#243;n correcta o erramos&#46; A partir de est&#237;mulos similares que tienen soluciones similares y a trav&#233;s de nuestra experiencia y conocimientos previos&#44; empezamos a tomar decisiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; La toma de decisiones supone un pensamiento l&#243;gico y jer&#225;rquico que puede ser transcrito a algoritmos en un lenguaje que las m&#225;quinas pueden interpretar y ejecutar con mucha mayor rapidez que el ser humano&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El aprendizaje humano es progresivo y se desarrolla a partir de la exposici&#243;n a situaciones de forma consecutiva&#44; proceso que puede llevar a&#241;os&#44; en cambio&#44; la adquisici&#243;n de estos datos por parte de una m&#225;quina es mucho m&#225;s r&#225;pida&#44; ya que esta no se agota &#40;puede trabajar 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h al d&#237;a&#41; y no tiene funciones vitales &#40;alimentaci&#243;n&#44; descanso u ocio&#41;&#46; En este sentido las cantidades ingentes de datos en m&#250;ltiples formatos y fuentes &#40;lo que conocemos como <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#41;&#44; tienen una relaci&#243;n directa con la adquisici&#243;n de experiencia por parte de las m&#225;quinas que se exponen a situaciones o est&#237;mulos muy diversos&#46; En este art&#237;culo pretendemos dar una visi&#243;n introductoria de la IA para m&#233;dicos y realizar un recorrido por las principales aplicaciones en salud que nos ofrece esta tecnolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Redes neuronales&#44; cerebro y aprendizaje</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La base biol&#243;gica de la inteligencia est&#225; en el cerebro&#46; Aunque vamos conociendo cada vez m&#225;s sobre su fisiolog&#237;a y las diferentes v&#237;as anat&#243;micas y funcionales que participan en el proceso de aprendizaje humano&#44; a&#250;n existen muchas inc&#243;gnitas que deben despejarse&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para las m&#225;quinas existe una analog&#237;a similar a la estructura y el funcionamiento del cerebro&#44; por lo que es relativamente sencillo establecer esta analog&#237;a f&#225;cilmente comprensible para los profesionales de la salud&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las redes neuronales artificiales&#44; en ingl&#233;s <span class="elsevierStyleItalic">Artificial Neural Networks</span> &#40;ANN&#41; est&#225;n compuestas por elementos que se comporten de forma similar a la neurona biol&#243;gica en sus funciones m&#225;s comunes y que se denominan &#171;elemento procesador&#187;&#44; en ingl&#233;s <span class="elsevierStyleItalic">Process Element</span> &#40;PE&#41;&#46; Cada uno de los PE &#40;neuronas&#41; tienen unos elementos de entrada &#40;dendritas&#41; que recogen los impulsos de entrada que son integrados en el cuerpo del elemento procesador y generan una respuesta o salida&#46; La salida del PE &#40;ax&#243;n&#41; se puede conectar a las entradas de otras neuronas artificiales mediante conexiones con una eficacia similar a la sinapsis de las conexiones neuronales del cerebro<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; Los PE est&#225;n organizados en una serie de niveles que se denominan capas&#46; El conjunto de estas capas forman una ANN&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las ANN existen 2 capas con conexiones con el exterior&#46; Una capa de entrada o <span class="elsevierStyleItalic">buffer</span> de entrada&#44; donde se presentan los datos a la red&#44; y una capa de salida que devuelve al exterior la respuesta de la red a una entrada concreta&#46; Existen&#44; adem&#225;s&#44; una serie de capas intermedias que se denominan capas ocultas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; Al igual que en los seres humanos&#44; el aprendizaje que se produce en las m&#225;quinas&#44; es una funci&#243;n que tiene una base estructural en este tejido nervioso artificial conformado por las ANN&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen 2 tipos de m&#233;todos que permiten el aprendizaje de una m&#225;quina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; El primero de ellos se llama &#171;aprendizaje con datos supervisados&#187; y requiere la participaci&#243;n de un humano que determina las relaciones correctas e incorrectas que adquiere la m&#225;quina&#46; La funci&#243;n del humano es etiquetar y categorizar los datos de entrada y establecer un algoritmo de toma de decisiones para generar las diferentes salidas&#46; Con el suficiente entrenamiento&#44; la m&#225;quina ser&#225; capaz de determinar la categor&#237;a de salida de un nuevo dato de entrada&#46; El segundo m&#233;todo es el &#171;aprendizaje autom&#225;tico o <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#187;&#46; Consiste en dotar de experiencia a la m&#225;quina y que sea ella misma&#44; mediante una serie de normas l&#243;gicas iniciales&#44; la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano&#46; Para ello son necesarios algoritmos iniciales y un peque&#241;o entrenamiento supervisado&#46; Mientras que&#44; en el aprendizaje supervisado&#44; el conocimiento se hace expl&#237;cito en forma de reglas&#44; en la computaci&#243;n neuronal las ANN generan sus propias reglas aprendiendo de los ejemplos que se les muestran en la fase de entrenamiento&#46; Una vez que las decisiones correctas alcanzan un n&#250;mero v&#225;lido dentro del total de decisiones tomadas&#44; conectamos este sistema inteligente a un sistema de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> para que esas experiencias afiancen los sistemas de toma de decisiones &#40;aprendizaje&#41;&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Antecedentes</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque todo este campo de la inform&#225;tica es innovador en algunos aspectos&#44; tiene antecedentes en los a&#241;os 40 del siglo XX&#46; En 1943&#44; el neurobi&#243;logo Warren McCulloch y el estad&#237;stico Walter Pitss&#44; publicaron un art&#237;culo que defin&#237;a que los eventos neuronales y las relaciones entre ellos pueden tratarse mediante la l&#243;gica proposicional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; De esta manera se conforma la base y el inicio del desarrollo de la IA tal y como hoy la concebimos&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pero no fue hasta una d&#233;cada m&#225;s tarde&#44; en 1956&#44; cuando se celebr&#243; la primera Conferencia de Inteligencia Artificial en Darmouth que es considerada como la primera referencia seria a las redes neuronales artificiales&#46; En esta conferencia se present&#243; la l&#243;gica te&#243;rica &#40;Minsky&#44; McCarthy&#44; Rochester y Shannon&#41; que es considerado el primer programa inform&#225;tico para solucionar problemas de b&#250;squeda heur&#237;stica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 1957 se present&#243; &#171;Perceptron&#187; el primer sistema capaz de identificar patrones geom&#233;tricos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#44; y en 1959 &#171;Adaline&#187; &#40;Adaptive Linear Neuron&#41; que fue utilizada con diferentes aplicaciones como reconocimiento de voz y caracteres&#44; predicci&#243;n del tiempo&#44; y en el desarrollo de filtros para eliminar ecos de las l&#237;neas telef&#243;nicas&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A partir de estos trabajos la comunidad cient&#237;fica tuvo una percepci&#243;n muy optimista de lo que la IA podr&#237;a ofrecer&#44; pero a mediados de la d&#233;cada de los 60 se comenzaron a publicar estudios cr&#237;ticos sobre la falta de aplicabilidad de la computaci&#243;n neuronal&#46; Durante los a&#241;os 70 y 80 pocos investigadores continuaron con esta l&#237;nea de desarrollo cient&#237;fico &#40;James Anderson&#44; Teuvo Kohonen o Stephen Grossberg&#41;&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 1982 John Hopfield<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> crea el algoritmo <span class="elsevierStyleItalic">Backpropagation</span> que presenta un sistema neuronal formado por elementos procesadores interconectados que tienden a un m&#237;nimo de energ&#237;a&#46; Este hecho supuso volver a confiar en las posibilidades de la IA que en las &#250;ltimas d&#233;cadas ha tenido un avance exponencial&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualmente existen muchos investigadores en diferentes universidades que est&#225;n realizando trabajos en el &#225;rea de las redes neuronales artificiales en grupos multidisciplinares &#40;inform&#225;ticos&#44; matem&#225;ticos&#44; neur&#243;logos&#44; psic&#243;logos del conocimiento&#44; f&#237;sicos&#44; programadores o fil&#243;sofos de la ciencia&#41; que ofrecen nuevas e innovadoras perspectivas en esta &#225;rea del conocimiento&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Inteligencia artificial y rob&#243;tica</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La palabra &#171;robot&#187; procede la palabra checa <span class="elsevierStyleItalic">&#171;robota&#187;</span> que significa &#171;trabajo duro&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Podemos clasificar los robots en diferentes tipos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No mec&#225;nicos&#58; La salida es una acci&#243;n no mec&#225;nica como mostrar una informaci&#243;n o mantener una conversaci&#243;n con el usuario humano&#46; Entre ellos destacan los robots cuya interfaz es un sistema conversacional ya sea escrito o hablado &#40;&#171;chatbots&#187;&#41; con grandes aplicaciones actualmente como asistentes virtuales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mec&#225;nicos&#58; Utilizados generalmente en la industria&#46; Hay de varios tipos&#58;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Androides&#58; Apariencia humanoide&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Zoom&#243;rficos&#58; Apariencia animal&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M&#243;viles o rodantes&#58; Transporte de cosas o personal&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">4&#46;</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Poliarticulados&#58; Industriales&#46;</p></li></ul></p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La apariencia humana de los robots ha dado lugar a la denominada &#171;teor&#237;a del valle inquietante&#187;&#46; &#171;Lo inquietante&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> tiene su origen como concepto&#44; en el a&#241;o 1906 por Ernst Jentsch<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> y se explica como una sensaci&#243;n perturbadora ante algo que nos es y no familiar al mismo tiempo&#46; Una situaci&#243;n u objeto que se parece mucho a algo cotidiano&#44; que conocemos bien pero que nos genera una sensaci&#243;n de cierta ansiedad o malestar sin que podamos explicar el motivo&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta teor&#237;a de lo inquietante se retoma en 1970 por Masahiro Mori para describir la relaci&#243;n entre los robots y los humanos&#46; La relaci&#243;n es cada vez m&#225;s positiva siempre y cuando el robot mantenga apariencia de robot y seamos conscientes de que se trata de una m&#225;quina&#46; Cuando el robot va adquiriendo rasgos antropom&#243;rficos hasta llegar a presentar aspecto humano&#44; la respuesta emocional del humano se ir&#225; haciendo cada vez m&#225;s negativa hasta llegar a un punto de rechazo debido a la &#171;inquietud&#187; que genera &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la cultura occidental&#44; sobre todo por la influencia cultural del cine&#44; tenemos una imagen futurista de los robots como humanoides&#44; cuando la realidad actual es otra&#44; vivimos rodeados de IA y rob&#243;tica&#46; As&#237; la Industria v&#46;4&#46;0<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> se fundamenta en la realidad virtual&#44; la IA y el Internet de las cosas&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los <span class="elsevierStyleItalic">cobots</span> o robots colaborativos fueron inventados en 1996 por J&#46; Edward Colgate y Michael Peshkin&#44; profesores en la Northwest University &#40;Kirkland&#44; Washington&#41; como dispositivos rob&#243;ticos que manipulan objetos en colaboraci&#243;n con un operador humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Actualmente est&#225;n dotados de IA para mejorar su rendimiento con la monitorizaci&#243;n de numerosas variables como las condiciones del lugar de trabajo&#44; visi&#243;n artificial&#44; identificaci&#243;n de patrones para predecir o detectar errores&#44; pudiendo comunicar dicha informaci&#243;n a otros <span class="elsevierStyleItalic">cobots</span>&#46; Un sector que ha tenido un aumento de un 23&#37; de 2017 a 2018&#44; seg&#250;n la Federaci&#243;n Internacional de Rob&#243;tica &#40;IFR&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ya tenemos robots funcionando para la realizaci&#243;n de pruebas y an&#225;lisis de laboratorio&#46; As&#237; en el Hospital Universitario de Copenhague&#44; Gentofte &#40;Dinamarca&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#44; un primer robot recoge la muestra de sangre y la coloca en un lector de c&#243;digos de barras&#46; A continuaci&#243;n&#44; una c&#225;mara de visi&#243;n fotograf&#237;a el color del tap&#243;n roscado e indica al robot que coloque la muestra en una de las 4 gradillas en funci&#243;n de su color&#46; Luego un segundo robot recoge las muestras de las gradillas y las coloca en el alimentador de la m&#225;quina para su centrifugado y an&#225;lisis&#46; Estos robots manipulan alrededor de 3&#46;000 muestras diarias &#40;unos 7-8 tubos por minuto&#41;&#44; lo que ha mejorado los tiempos de entrega de resultados&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Video&#58; <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mnk4iT4BTg4">https&#58;&#47;&#47;www&#46;youtube&#46;com&#47;watch&#63;v&#61;mnk4iT4BTg4</a></p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ya se est&#225;n probando en pacientes tetrapl&#233;jicos exoesqueletos&#44; unidades rob&#243;ticas ponibles controladas por placas de computadora para alimentar un sistema de motores&#44; neum&#225;ticos&#44; palancas o sistemas hidr&#225;ulicos para restaurar la locomoci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46; Han surgido como una nueva herramienta de rehabilitaci&#243;n en lesionados medulares&#46; Sin embargo&#44; todav&#237;a falta evidencia para respaldar su aplicaci&#243;n cl&#237;nica teniendo en cuenta su alto coste<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La universidad de Brown est&#225; explorando con tecnolog&#237;a Intel&#174; un proyecto de Interfaz Inteligente de Columna que tiene como objetivo utilizar la tecnolog&#237;a de IA para restaurar el movimiento y el control de la vejiga en pacientes con par&#225;lisis por lesiones graves de la m&#233;dula espinal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; Un equipo internacional de cient&#237;ficos ya ha utilizado una &#171;interfaz cerebro-espinal&#187; inal&#225;mbrica para evitar las lesiones de la m&#233;dula espinal en un par de macacos <span class="elsevierStyleItalic">Rhesus</span>&#44; restaurando el movimiento intencional de caminar en una pierna temporalmente paralizada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La rob&#243;tica en medicina no se limita a los ejemplos anteriores&#44; las investigaciones en este campo se han dirigido a la asistencia a los pacientes y la asistencia o formaci&#243;n a los m&#233;dicos&#46; As&#237; tenemos pr&#243;tesis de miembros&#44; electroestimulaci&#243;n&#44; asistentes personales&#44; rob&#243;tica de rehabilitaci&#243;n&#44; rob&#243;tica quir&#250;rgica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#44; la formaci&#243;n m&#233;dica con simuladores robotizados y los robots de almacenaje y distribuci&#243;n de medicamentos&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde los a&#241;os 60&#44; las pr&#243;tesis de miembros han evolucionado constantemente&#44; con distintos modelos para sustituir las primeras pr&#243;tesis pasivas&#44; todav&#237;a presentes en gran parte del mundo por su menor coste&#44; por pr&#243;tesis activas&#44; las cuales por medio de medios mec&#225;nicos o sensores ubicados en alguna parte del cuerpo del paciente permiten mover por ejemplo una mano mec&#225;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay distintos modelos y soluciones de pr&#243;tesis de mano en continua evoluci&#243;n y mejora para aumentar su funcionalidad&#44; como las 2 generaciones de manos DLR&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#44; la TUAT&#47;Karlsruhe&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; la Blackfingers&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#44; la mano rob&#243;tica con mecanismo extensor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#44; la mano compuesta de sensores propioceptivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> o la mano Iowa&#174; fruto de un trabajo de colaboraci&#243;n entre universidades americanas&#44; espa&#241;olas y suecas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#44; entre otros&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a la rob&#243;tica quir&#250;rgica tambi&#233;n ha evolucionado progresivamente desde el primer procedimiento neuroquir&#250;rgico asistido por un robot en 1985&#44; donde se utiliz&#243; el robot industrial PUMA 560 &#40;no dise&#241;ado para labores m&#233;dicas&#41; para introducir una gu&#237;a para una biopsia cerebral<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46; Posteriormente se empezaron a dise&#241;ar los primeros robots&#44; puramente quir&#250;rgicos&#44; como asistentes del cirujano en operaciones de m&#250;ltiples &#243;rganos y aparatos&#46; Algunos modelos de robots quir&#250;rgicos son&#58; AESOP&#174; &#40;acr&#243;nimo de sistema endosc&#243;pico automatizado para un posicionamiento &#243;ptimo&#41; empleado como asistente rob&#243;tico controlado por voz para cirug&#237;a endosc&#243;pica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#44; el robot estereot&#225;ctico NeuroMate&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a> que es un sistema que se utiliza en centros neuroquir&#250;rgicos para administrar tratamientos y realizar procedimientos de estimulaci&#243;n cerebral profunda&#44; neuroendoscopia&#44; estereoelectroencefalograf&#237;a&#44; biopsias e investigaci&#243;n&#59; el extinto sistema rob&#243;tico ZEUS&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a> con el que se realiz&#243; la primera telecirug&#237;a del mundo en 2001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#44; conocida como la operaci&#243;n Lindbergh&#44; una exitosa colecistectom&#237;a laparosc&#243;pica de dos horas de duraci&#243;n&#44; que se realiz&#243; en una paciente en un hospital de Estrasburgo&#44; Francia&#44; realizada por un equipo quir&#250;rgico en Nueva York&#44; EE&#46; UU&#46;&#44; el Sistema Rob&#243;tico Quir&#250;rgico Da Vinci&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a> que en su versi&#243;n m&#225;s reciente&#44; el sistema da Vinci Xi&#174; permite una visi&#243;n en 3D con un aumento de hasta 10 veces y elimina el temblor fisiol&#243;gico&#44; utiliz&#225;ndose principalmente en intervenciones de urolog&#237;a&#44; cirug&#237;a general y ginecolog&#237;a oncol&#243;gica&#44; pero tambi&#233;n en cirug&#237;a oral y maxilofacial&#44; cirug&#237;a pedi&#225;trica&#44; cirug&#237;a tor&#225;cica o cirug&#237;a card&#237;aca&#59; Probot&#174;&#44; dise&#241;ado para realizar prostatectom&#237;as<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#44; Robodoc&#174; para cirug&#237;a ortop&#233;dica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a>&#44; Acrobot&#174; para cirug&#237;a de rodilla<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a> y CyberKnife&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a> sistema de radiocirug&#237;a rob&#243;tica dise&#241;ado para tratar tumores ubicados en todo el cuerpo de manera no invasiva&#44; entre otros&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El principal problema para su expansi&#243;n es el alto coste de instalaci&#243;n y mantenimiento de los mismos&#44; de ah&#237; el desarrollo de sistemas m&#225;s recientes y m&#225;s asequibles&#44; como por ejemplo&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sistema quir&#250;rgico Senhance&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a>&#46; plataforma laparosc&#243;pica digital que elimina las limitaciones econ&#243;micas de los sistemas rob&#243;ticos actuales con instrumentos reutilizables est&#225;ndar y una estrategia de arquitectura de plataforma abierta que permite a los hospitales aprovechar las inversiones en tecnolog&#237;a existentes&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sistema rob&#243;tico Flex&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a> que permite acceder a ubicaciones anat&#243;micas antes dif&#237;ciles o imposibles de alcanzar de forma m&#237;nimamente invasiva&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El proyecto espa&#241;ol BROCA&#44; tambi&#233;n conocido como &#171;el peque&#241;o de Da Vinci&#174;&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#44; para el dise&#241;o y desarrollo de un sistema rob&#243;tico quir&#250;rgico de bajo costo&#44; modular&#44; para cirug&#237;a m&#237;nimamente invasiva centrada en cirug&#237;a p&#233;lvica y bari&#225;trica&#44; con sensores y efectores finales altamente maniobrables para obtener informaci&#243;n relevante de la herramienta y su entorno&#44; adem&#225;s de incorporar la sensaci&#243;n de tacto&#46;</p></li></ul></p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cirug&#237;a asistida por robot ha permitido avances en el campo quir&#250;rgico como la cirug&#237;a a distancia y la cirug&#237;a m&#237;nimamente invasiva&#44; junto a ventajas de precisi&#243;n&#44; incisiones m&#225;s peque&#241;as&#44; menor p&#233;rdida de sangre&#44; disminuci&#243;n del dolor y tiempo de curaci&#243;n menor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#44; lo que permite tratar un mayor n&#250;mero de pacientes con menor tiempo de hospitalizaci&#243;n&#44; haciendo que sea posible realizar intervenciones que de otro modo no ser&#237;an viables&#46;</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cirug&#237;a rob&#243;tica presenta una serie de ventajas y de limitaciones respecto a la cirug&#237;a m&#237;nimamente invasiva convencional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#46; Las ventajas suelen venir de explotar fortalezas complementarias entre humanos y dispositivos rob&#243;ticos&#44; como vemos resumido en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Financiaci&#243;n</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este art&#237;culo no ha recibido ning&#250;n tipo de ayuda o financiaci&#243;n de agencias del sector p&#250;blico&#44; sector comercial o entidades sin &#225;nimo de lucro&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t">Visi&#243;n en 3D y alta resoluci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Tama&#241;o del robot&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Movimientos intuitivos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Variedad de instrumentos limitada&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Control del temblor&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Tiempo de preparaci&#243;n del robot&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Movimientos a escala&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de movimientos limitado&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Mejor ergonom&#237;a&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Muy caro de comprar y mantener&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Curva de aprendizaje m&#225;s corta&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Desechables muy caros&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Fortalezas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Limitaciones&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Humanos</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Destreza limitada m&#225;s all&#225; de los movimientos naturales&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Buen juicio&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Propenso a la fatiga y la falta de atenci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Buena coordinaci&#243;n mano-vista&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">El temblor limita el movimiento fino&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gran destreza&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Efectores finales voluminosos &#40;manos&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Puede integrar informaci&#243;n de diversas fuentes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Limitada precisi&#243;n geom&#233;trica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Dif&#237;cil de mantener est&#233;ril&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Vers&#225;til y capaz de improvisar&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Susceptible a la radiaci&#243;n&#44; infecci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Robots</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Buena precisi&#243;n geom&#233;trica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Juicio reducido&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Incansable y estable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Dif&#237;cil adaptaci&#243;n a nuevas situaciones&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Resistente a la radiaci&#243;n ionizante&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Destreza limitada&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Puede dise&#241;arse para operar diferentes escalas de movimiento y carga &#250;til&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">Coordinaci&#243;n mano-vista limitada&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">Capacidad limitada para integrar e interpretar informaci&#243;n compleja&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 02126567
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.aprim.2020.04.013

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2021 Junio	80	183	263
2021 Mayo	67	275	342
2021 Abril	136	377	513
2021 Marzo	105	295	400
2021 Febrero	81	215	296
2021 Enero	62	211	273
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