Autoras: Inés Miguel Alonso y Henar Guillén Sanz, investigadoras del grupo ADMIRABLE, de la Universidad de Burgos.
Imagina tener la capacidad de saber en todo momento lo que sucede dentro de tu cuerpo: si necesitas más descanso, si estás estresado y necesitas relajarte, si te sientes ansioso o nervioso… Ahora imagina que pudieras controlarlo. Parece un objetivo difícil de alcanzar, ¿verdad? La mayoría de nosotros percibimos señales corporales que son confusas: como bostezar, que podría significar cansancio o aburrimiento. Y no se puede negar que entender estas señales corporales nos ayudarían a saber qué hacer para mejorar nuestra salud y bienestar. En un mundo que está cada vez más conectado y centrado en la tecnología, la búsqueda de soluciones para mejorar nuestra salud ha llevado al desarrollo de técnicas como el biofeedback. Ahora bien, ¿qué es exactamente el biofeedback y cómo está cambiando nuestra relación con la salud y el bienestar?
El biofeedback es una técnica que nos permite observar y comprender en tiempo real las señales que nuestro propio cuerpo nos envía (Rodrigues et al., 2022). El biofeedback refleja nuestro estado interno, como si de un espejo se tratara. Para ello, tiene en cuenta procesos fisiológicos como la frecuencia cardiaca, la respiración o la actividad cerebral. ¿Y cómo lo hace? Mediante dispositivos especiales, llamados biosensores, que recopilan información sobre lo que pasa en nuestro interior (Kaniusas, 2012). Además, representan en tiempo real esta información de forma visual o auditiva para que podamos entender cómo nuestro cuerpo responde a diferentes situaciones (Navarro et al., 2021). Sabiendo entonces el estado interno de nuestro cuerpo y comprendiéndolo gracias a las representaciones inmediatas que nos ofrecen los biosensores ¡podremos aprender a controlar voluntariamente lo que pasa en nuestro interior!
En la actualidad, el biofeedback se puede encontrar en una gran variedad de dispositivos inteligentes. Seguro que ya has pensado en que el smartwatch que te muestra tu ritmo cardíaco cuando haces ejercicio o lo bien que has descansado esta noche, puede darte mucha información de cuál es el estado de tu cuerpo: un número elevado de pulsaciones querrá decir que estás realizando un entrenamiento de alta intensidad, mientras que un número de pulsaciones bajo y constante reflejará que estás en la fase profunda de tu sueño, por ejemplo. ¡Y sólo con medir tus pulsaciones! Pero hay dispositivos mucho más especializados que miden las ondas cerebrales para conocer la actividad eléctrica de tu cerebro: los conocidos cascos EEG. Estos cascos son menos accesibles que los relojes inteligentes y los datos que obtienen son más complejos de entender, así que esto mejor se lo dejamos a los profesionales.
¿Pero el biofeedback solo me sirve para saber si estoy haciendo ejercicio intenso o durmiendo profundamente? Para nada. El biofeedback es una herramienta que se extiende por muchos más campos. Por ejemplo, en el ámbito educativo se utiliza para tratar de mejorar el rendimiento académico de los estudiantes (Ciolacu & Svasta, 2021). Para ello, se usan aplicaciones que premian cuando el alumno está muy atento en clase. También puede analizar los niveles de estrés para ayudar a los estudiantes a combatirlo. En este caso, la aplicación del biofeedback se extiende al campo de la psicología, donde también se puede utilizar para enseñar a los pacientes a reconocer y controlar los síntomas de la ansiedad (Alneyadi et al., 2021). Y, por supuesto, en el campo de la medicina se utiliza para ayudar a identificar y controlar el dolor de ciertos músculos (Campo et al., 2021). Detectar esas molestias ayuda a aliviar la tensión y, por tanto, a mejorar la calidad de vida. Por último, cabe mencionar el papel fundamental que realiza el biofeedback en pacientes con Parkinson y otros trastornos neurológicos, ya que ayuda a controlar el movimiento de los pacientes y su coordinación psicomotriz (Gonçalves et al., 2021).
¿Y si llevamos el biofeedback un paso más allá, como a otra realidad? Una de las tendencias más novedosas y emocionantes es su integración con otras tecnologías como la Realidad Virtual (Guillen-Sanz et al., 2024) o la Inteligencia Artificial. Si se combina esta tecnología con la Realidad Virtual las posibilidades son infinitas. Y es que la Realidad Virtual ya ha demostrado ser de gran utilidad para simular entornos educativos que hacen que los estudiantes aprendan mejor y más rápido (Checa et al., 2021). Aplicando el biofeedback, este simulador puede adaptar el ritmo y la dificultad a las necesidades de cada estudiante. O, si el simulador está dedicado al entrenamiento en industria, puede ir modificando el entorno para, por ejemplo, ayudar en el aprendizaje de la prevención de riesgos laborales (Huang et al., 2020). Solo imagina que estás dentro de una fábrica virtual y tus nervios te juegan una mala pasada provocando un accidente. En la Realidad Virtual podrías practicar a evitar este tipo de accidentes una y otra vez hasta que te sientas preparado para enfrentarte al mismo entorno en la vida real. Y eso el simulador lo sabe porque reconoce tus pulsaciones elevadas o las señales eléctricas que genera tu cerebro.
Sin embargo, en estos simuladores el papel del biofeedback cae en vano sin la combinación con la Inteligencia Artificial. Los biosensores detectan muchísima información fisiológica del usuario, la registran y tienen que gestionarla a tiempo real para adaptar dichos simuladores las necesidades del usuario. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial. Esta tecnología utiliza los datos para entrenar algoritmos, que son los que pueden adaptar el simulador. Al contrario que los humanos, la Inteligencia Artificial necesita enormes cantidades de datos para funcionar con precisión, así que cuantos más tenga, ¡mejor! Y eso lo hará sin que te des cuenta de ello. Tú solo tienes que concentrarte en el simulador; la Inteligencia Artificial se encargará de todo lo demás.
Parece que estamos viviendo el futuro, ¿verdad? Pues no del todo: esto es solo el principio. A medida que la tecnología avanza, los biosensores son cada vez más precisos, portátiles y accesibles para el público en general. Esto permitirá que cada vez más personas sean conscientes de su mundo interior y trabajen controlarlo. Gracias a esto, mejorará mucho la calidad de vida de las personas y volverá más eficiente el aprendizaje y entrenamiento, sobre todo cuando se combine con otras tecnologías como la Realidad Virtual y la Inteligencia Artificial. ¿Y quién sabe que nuevos mundos y posibilidades se nos abrirán? ¿O si podremos llevar esta tecnología siempre con nosotros a cada lugar que vayamos y usarla a tiempo real? Sea cual sea la respuesta, el futuro es prometedor, ofreciendo un amplio abanico de modos de aplicar estas tecnologías y que retroalimenten nuestros modos de pensar y de vivir.
Referencias:
Alneyadi, M., Drissi, N., Almeqbaali, M., & Ouhbi, S. (2021). Biofeedback-Based Connected Mental Health Interventions for Anxiety: Systematic Literature Review. JMIR MHealth and UHealth, 9(4), e26038. https://doi.org/10.2196/26038
Campo, M., Zadro, J. R., Pappas, E., Monticone, M., Secci, C., Scalzitti, D., Findley, J. L., & Graham, P. L. (2021). The effectiveness of biofeedback for improving pain, disability and work ability in adults with neck pain: A systematic review and meta-analysis. Musculoskeletal Science and Practice, 52, 102317. https://doi.org/10.1016/j.msksp.2021.102317
Checa, D., Miguel-Alonso, I., & Bustillo, A. (2021). Immersive virtual-reality computer-assembly serious game to enhance autonomous learning. Virtual Reality. https://doi.org/10.1007/s10055-021-00607-1
Ciolacu, M. I., & Svasta, P. (2021). Education 4.0: AI Empowers Smart Blended Learning Process with Biofeedback. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 1443–1448. https://doi.org/10.1109/EDUCON46332.2021.9453959
Gonçalves, H. R., Rodrigues, A. M., & Santos, C. P. (2021). Vibrotactile biofeedback devices in Parkinson’s disease: a narrative review. Medical & Biological Engineering & Computing, 59(6), 1185–1199. https://doi.org/10.1007/s11517-021-02365-3
Guillen-Sanz, H., Checa, D., Miguel-Alonso, I., & Bustillo, A. (2024). A systematic review of wearable biosensor usage in immersive virtual reality experiences. Virtual Reality, 28(2), 74. https://doi.org/10.1007/s10055-024-00970-9
Huang, D., Wang, X., Li, J., & Tang, W. (2020). Virtual Reality for Training and Fitness Assessments for Construction Safety. 2020 International Conference on Cyberworlds (CW), 172–179. https://doi.org/10.1109/CW49994.2020.00036
Kaniusas, E. (2012). Biomedical Signals and Sensors I. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24843-6
Navarro, D., Sundstedt, V., & Garro, V. (2021). Biofeedback Methods in Entertainment Video Games. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 5(CHI PLAY), 1–32. https://doi.org/10.1145/3474695
Rodrigues, R. N. G., Tucci, A. M., & de Barros Viana, M. (2022). The Use of Biofeedback on Students: a Systematic Review. Trends in Psychology, 30(2), 345–366. https://doi.org/10.1007/s43076-021-00109-8
Este artículo ha participado en el VII Concurso de Artículos de Divulgación Científica de la Universidad de Burgos.
