Valencia, 24 de septiembre de 2024.- Mariano Alcañiz, catedrático de Ingeniería Biomédica y director del Instituto Universitario de Investigación en Tecnología centrada en el ser humano (Human-Tech) de la Universitat Politècnica de València (UPV), ha sido elegido por la Unión Europea (UE) como voz autorizada en España y asesor en el ámbito de la inteligencia artificial, con especial énfasis en su integración con la Realidad Extendida (XR). De hecho, es el único español miembro del comité ejecutivo de EURO-XR, la Asociación Europea de Realidad Extendida.
Alcañiz también es el director del Laboratorio de Neurotecnologías Inmersivas (LABLENI), uno de los seis laboratorios de investigación que forman parte del instituto Human-Tech, cuyos esfuerzos de investigación se centran en la aplicación de las nuevas tecnologías para comprender el comportamiento humano y mejorar las capacidades y la calidad de vida de las personas. Para lograrlo, combina conocimientos y métodos de la informática, la realidad extendida, la inteligencia artificial y la neurociencia.
A lo largo de su trayectoria académica, las investigaciones de Alcañiz se han centrado en la comprensión y mejora de la cognición humana combinando conocimientos y métodos de la informática, la psicología y la neurociencia. En 2023, logró el Premio a la Trayectoria Excelente en Investigación en la categoría Ingeniería Industrial de la UPV.
Su trabajo se centra en el uso de metodologías empíricas de la ciencia del comportamiento para explorar a las personas cuando interactúan en mundos digitales, pero también se dedica a la investigación orientada al desarrollo de nuevas formas de producir simulaciones de Realidad Extendida (XR). Con este fin, ha participado en proyectos relacionados con la psicología clínica, los trastornos del neurodesarrollo, la neurociencia del consumidor, la neurociencia organizativa, la educación y la formación.
Sus actividades de investigación abarcan una amplia gama de temas relacionados con la ingeniería biomédica, como el procesamiento de imágenes médicas, la cirugía asistida por ordenador, la simulación quirúrgica, la salud mental, la neurorrehabilitación y los trastornos del neurodesarrollo. Recientemente, ha combinado la Inteligencia Artificial y la Realidad Extendida para aplicaciones en varios campos. Su trabajo en salud mental condujo a la creación de la Ciberpsicología, lo que le valió el Premio Anual a la Excelencia en Investigación en Ciberterapia en 2012
Ha publicado más de 450 artículos académicos, tanto en revistas interdisciplinares como en revistas especializadas en los campos de la ingeniería biomédica, la informática, la psicología, el marketing, la gestión, la psicología y la educación.
Entre otros hitos de su carrera, figura el desarrollo de técnicas pioneras para la segmentación 3D de imágenes médicas, el tratamiento de la claustrofobia mediante la terapia de exposición a la realidad virtual y la influencia de la imaginería motora para la neurorrehabilitación virtual de pacientes, entre otros. Este último sistema ganó el primer premio del Annual Prize 2004 de la European Academy of Rehabilitation Medicine.
Su trabajo ha sido financiado ininterrumpidamente por la Agencia Española de Investigación y la Comisión Europea durante 30 años. Ha sido coordinador de varios programas nacionales de I+D de excelencia, incluido el de Tecnologías de la Sociedad de la Información (TSI) del Ministerio de Ciencia e Innovación de España, y ha sido representante español del área TIC en el Comité del Programa Europeo de Investigación Horizonte 2020. Mariano Alcañiz obtuvo el título de Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Valencia en 1987 y el doctorado en Ingeniería Biomédica por la UPV en 1992.
Actualmente, LABLENI está trabajando en los proyectos REMDE y DEBIO, que tienen como objetivo desarrollar una aplicación de realidad virtual que permita la detección temprana de síntomas depresivos a través de biomarcadores de mirada y voz durante interacciones con humanos virtuales (DEBIO) y profundizar, en la misma línea, en biomarcadores neurofisiológicos (REMDE).
La investigación aprovecha los últimos avances de la inteligencia artificial (IA) en cuanto a procesamiento del lenguaje natural y gráficos por computadora para abordar la depresión, una enfermedad que en España es la primera causa de discapacidad atribuida a una única enfermedad. Para combatirla, es clave su detección temprana y posterior monitorización, pero su diagnóstico se enfrenta la ausencia de medidas objetivas y la sobrecarga de la sanidad pública. “El origen general del proyecto es, a través de una nueva tecnología como son los humanos virtuales, mejorar las herramientas que ponemos a disposición de los clínicos de salud mental, para que puedan llevar a cabo un diagnóstico más preciso y rápido, en general, de trastornos de salud mental, y en concreto, de trastornos de depresión”, explica Mariano Alcañiz.
LABLENI está trabajando en la creación de humanos virtuales que estimulen a los sujetos con conversaciones en situaciones realistas, de modo que, a través de dichas conversaciones, puedan aparecer ciertos biomarcadores, comportamentales o neurofisiológicos, que permitan distinguir a las personas con síntomas depresivos de las que no los tienen. Una vez medidos los comportamientos y respuestas de los sujetos durante las conversaciones, la segunda parte del proyecto consiste en modelizar los patrones a través de aprendizaje automático y así, poder reconocer estos síntomas de manera automática.
Según los resultados preliminares, los sujetos con síntomas depresivos presentaron patrones oculares con parpadeos más cortos y movimientos sacádicos -desplazamientos oculares rápidos entre dos puntos de fijación- más largos, además de movimientos hacia adelante y atrás, posiblemente relacionados con un mayor estrés, además de evitar el contacto visual. En la manera de expresarse, emplearon más palabras asociadas con la negación y la exclusión, y se refirieron más a emociones negativas. Así mismo, a nivel neurofisiológico, mostraron menor actividad simpática -advertida en relación a la variabilidad del ritmo cardíaco-.
