Publicado: junio 22, 2026, 3:16 pm
Una prótesis robótica de rodilla y tobillo ha logrado adaptarse en tiempo real a distintos terrenos, como caminar en llano, subir y bajar rampas o afrontar escaleras, sin necesidad de clasificadores de intención ni de ajustes específicos para cada persona usuaria, según informó el Georgia Institute of Technology de Atlanta (EEUU).
El avance busca resolver uno de los grandes retos de las prótesis robóticas de pierna: conseguir que respondan de forma fluida a los cambios del terreno sin requerir una programación compleja para cada modo de marcha ni una calibración individualizada para cada persona.
Según explicaron los investigadores, adscritos a la Woodruff School of Mechanical Engineering y al Institute for Robotics and Intelligent Machines de Atlanta, las prótesis motorizadas convencionales «suelen depender de controladores que exigen un ajuste manual amplio y sistemas capaces de clasificar previamente la intención de la persona usuaria», por ejemplo, si va a caminar en llano, subir una rampa o afrontar una escalera.
Para entrenar el sistema, el equipo utilizó datos de marcha en varios terrenos procedentes de 18 personas con amputación transfemoral, es decir, por encima de la rodilla. Después, el controlador se desplegó en tiempo real en una prótesis robótica de rodilla y tobillo y se probó en cinco modos de locomoción: caminar en llano, subir rampas, bajar rampas, subir escaleras y bajar escaleras.
En las pruebas en tiempo real participaron cuatro personas, tres sin amputación y una con amputación transfemoral. Los resultados iniciales mostraron que el sistema «fue capaz de modular la asistencia de la prótesis en función del terreno y de generar transiciones en escaleras tanto cuando lideraba la pierna intacta como cuando lo hacía la protésica», pese a que los datos de entrenamiento solo incluían una de esas secuencias.
Ell estudio, titulado ‘End-to-End Control of a Powered Knee-Ankle Prosthesis Towards Unified, Tuning-Free Assistance’, plantea un nuevo sistema de control basado en inteligencia artificial (IA) para prótesis motorizadas de miembro inferior. En concreto, los autores probaron un controlador ‘end-to-end’, es decir, «un modelo capaz de transformar directamente la información recogida por los sensores de la prótesis en señales de movimiento para sus motores». Fue desarrollado por John Shim, Christoph Nuesslein, Sixu Zhou, Hanjun Kim, Kinsey Herrin y Aaron J. Young, investigadores vinculados al Georgia Institute of Technology.
Mejorar la movilidad
Estos especialistas consideran que estos resultados «ofrecen una primera evidencia» de que este tipo de control puede avanzar hacia «una asistencia protésica más unificada y adaptable, sin necesidad de ajustes específicos para cada persona usuaria».
La línea de investigación se enmarca en el desarrollo de prótesis motorizadas de rodilla y tobillo capaces de mejorar la movilidad de personas con amputación transfemoral. El laboratorio EPIC de Georgia Tech trabaja precisamente en una prótesis con dos motores, uno para la rodilla y otro para el tobillo, diseñada para asistir de forma independiente ambos movimientos y facilitar la marcha en distintos entornos, como suelo llano, rampas y escaleras.
