El diagnóstico objetivo de la función de marcha es requisito básico para ejercer una acción de control apropiada en el proceso de Rehabilitación y para poder cuantificar las consecuencias de la discapacidad fisica. A pesar de contar con instrumentación biomédica sofisticada, actualmente exite una carencia de herramientas capaces de interpretar adecuadamente y desde una perspectiva global los registros biomecánicos realizados.

El objetivo es desarrollar una nueva metodología para el diseño y validación de sistemas de ayuda a la decisión en el ámbito de la Rehabilitación. Para ello se plantea una doble aproximación consiste en el desarrollo de clasificadores inductivos, basados en diversos paradigmas de Inteligencia Artificial, y un modelo deductivo de diagnóstico funcional, de aplicación universal. Los resultados más importantes de esta tesis doctoral son:

a) se introduce una nueva visión sistemática del proceso de Rehabilitación como bucle cerrado de control,

b)se presenta un procedimiento de diseño y validación de sistemas de ayuda a la decisión basados en clasificadores estadísticos, redes neuronales artificiales y sistemas expertos de lógica borrosa;

c)se desarrolla y valida un nuevo modelo deductivo de diagnóstico de la función de marcha. La fusión de técnicas biomecánicas, metodos de Inteligencia Artificial y herramientas de diagnóstico de fallos ha resultado ser muy útil para la resolución del problema planteado. Es posible emitir un diagnóstico funcional de marcha a partir de registros de plataformas dinamométricas, aunque el nivel de precisión y sensiblidad alcanzado es moderado y sería de máximo aprovechamiento para el analisis de la función en grupos de sujetos. Por su carácter genérico, muchos de los métodos desarrollados son extrapolables a otras funciones del aparato locomotor, y por tanto, a la valoración de la discapacidad fisica en general.

Información recogida de Teseo (Bases de datos de las tesis doctorales leídas en las Universidades Españolas del Ministerio de Educación y Ciencia)