La investigación, publicada en la revista Digital Health, ha sido reconocida por la Cátedra de Humanización Sanitaria de VIU, Fundación ASISA y Proyecto HUCI

Palma, 21 de octubre de 2025. Un equipo multidisciplinar de la Universidad de las Islas Baleares (UIB) ha sido galardonado con el premio a la mejor publicación científica por la Cátedra de Humanización de la Asistencia Sanitaria, impulsada por la VIU, la Fundación ASISA y el Proyecto HUCI, por un estudio pionero que propone un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial para evaluar el dolor en adultos con parálisis cerebral.

El trabajo, financiado por la Fundación ASPACE, ha sido desarrollado por investigadores de los grupos CANCLIP (Neurociencia Cognitivo-Afectiva y Psicología Clínica) y UGIVIA (Unidad de Gráficos, Visión por Computador e Inteligencia Artificial) de la UIB, entre ellos Álvaro Sabater Garriz, Pedro Montoya e Inmaculada Riquelme, junto a Francesc Xavier Gayà Morey, José María Buades Rubio y Cristina Manresa Yee. El artículo premiado, titulado “Automated facial recognition system using deep learning for pain assessment in adults with cerebral palsy”, fue publicado en junio de 2024 en la revista científica Digital Health.

El anuncio del galardón se realizó en el marco de las V Jornadas en línea de la Cátedra de Humanización de la Asistencia Sanitaria, celebradas los días 22 y 23 de octubre, donde se reconocieron las investigaciones más innovadoras orientadas a mejorar la atención centrada en la persona.

Inteligencia artificial aplicada a la detección del dolor

Evaluar el dolor en personas con parálisis cerebral supone un desafío clínico, ya que muchas de ellas presentan limitaciones en la comunicación y en la expresión facial, dificultando la interpretación de su estado. Los métodos tradicionales de valoración no siempre son precisos ni sensibles ante estas circunstancias.

Ante esta realidad, los investigadores de la UIB han desarrollado un sistema automatizado de reconocimiento facial mediante aprendizaje profundo (deep learning) capaz de identificar expresiones relacionadas con el dolor de manera más objetiva y fiable. Para ello, entrenaron diez redes neuronales con bases de datos de imágenes de expresiones faciales asociadas al dolor, seleccionando el modelo que mostró mayor coherencia y precisión en la detección de los indicadores faciales.

Los resultados evidencian el gran potencial de la inteligencia artificial para mejorar la evaluación del dolor en personas con daño neurológico o dificultades comunicativas, ofreciendo un enfoque más empático, científico y personalizado. Este avance representa un paso significativo hacia una sanidad más humanizada, donde la tecnología se pone al servicio del bienestar y la dignidad de las personas más vulnerables.