La neuropsicóloga Vanessa Triviño Burbano explica cómo la inteligencia artificial aplicada a la neurociencia está transformando la estimulación cognitiva y la neurorrehabilitación, impulsando el diagnóstico precoz, la personalización de terapias y la eficiencia clínica en el abordaje del deterioro cognitivo.
Introducción: contexto general de la relación entre la IA y la neurociencia
En las últimas décadas, la inteligencia artificial y la neurociencia han redefinido la forma en la que pensamos, diagnosticamos y tratamos las dificultades cognitivas. Según Contreras (2023), indica que el encéfalo humano posee complejidad, y que inspira el desarrollo de algoritmos que emulan los procesos de atención, memoria y aprendizaje. De acuerdo con Jacome et al., (2024) la estimulación cognitiva y la neurorrehabilitación son importantes ya que permiten ejecutar intervenciones clínicas personalizadas con precisión y mayor eficacia.
Di Silvo (2025), menciona que la relación entre IA y neurociencia es fascinante y bidireccional. La neurociencia inspiró el diseño de las primeras redes neuronales artificiales, que intentaban replicar, aunque de manera simplificada, la forma en que las neuronas se comunican. Ahora, esas mismas redes artificiales están ayudando a entender mejor los procesos del cerebro y, lo más importante, a intervenir en ellos cuando hay problemas.
Zamora et al., (2025), explica que la IA ha mejorado el diagnóstico temprano del deterioro cognitivo, la rehabilitación de pacientes con daño cerebral adquirido, el acompañamiento de personas con alzhéimer y la creación de programas personalizados de estimulación cognitiva. Además, puede analizar millones de datos en segundos, detectar patrones invisibles para el ojo humano y proponer estrategias de intervención adaptadas a cada individuo.
Por ejemplo, pacientes que antes tenían pocas oportunidades de recuperación hoy cuentan con herramientas más accesibles, dinámicas y motivadoras. Familias que enfrentaban la carga del cuidado ahora disponen de apoyos digitales. Y profesionales que se veían limitados por la falta de tiempo, pueden enfocarse en lo más humano: el acompañamiento, la compasión y la motivación.
El auge de la inteligencia artificial (IA) en neurociencia y estimulación cognitiva
Campolongo (2024), redacta que la IA en neurociencia se explica por dos tendencias simultáneas que son: el envejecimiento poblacional y el desarrollo tecnológico acelerado.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que, para 2050, una de cada seis personas en el mundo tendrá más de 65 años, y con ello aumentarán exponencialmente los casos de deterioro cognitivo leve (DCL) y demencias. Frente a este escenario, las herramientas tradicionales de estimulación cognitiva no son suficientes para cubrir la demanda.
Al integrar grandes bases de datos clínicos y algoritmos de aprendizaje automático, se pueden desarrollar modelos predictivos capaces de anticipar el riesgo de deterioro cognitivo o de personalizar programas de rehabilitación. Según García Cervantes (2025), las estrategias externas de neurorrehabilitación potenciadas por IA muestran mejoras significativas en memoria episódica, funciones ejecutivas y velocidad de procesamiento en adultos mayores.
Como explica Di Salvo (2025), vivimos un cambio de paradigma: de un mundo analógico a uno digital donde la IA y la neurociencia se retroalimentan. Este cruce no sólo tiene valor científico, sino también social, porque permite diseñar intervenciones que respondan a la diversidad cultural, educativa y socioeconómica de cada comunidad.
De las redes neuronales artificiales a la neurociencia computacional
Rubio (2022), argumenta que las redes neuronales artificiales nacieron en los años 50 con el modelo de perceptrón de Rosenblatt. Inspiradas en el funcionamiento básico de las neuronas, buscaban aprender de ejemplos y clasificar información. Aunque al inicio su capacidad era limitada, hoy son la base del aprendizaje profundo, que sustenta aplicaciones tan diversas como el reconocimiento facial o la traducción automática.
En neurociencia, estas redes han permitido modelar tanto procesos neurobiológicos como cognitivos. Este campo, llamado neurociencia computacional, no sólo ayuda a comprender cómo funciona la mente, sino que también se aplica a la rehabilitación. Por ejemplo, simular cómo se reorganiza la corteza cerebral después de un accidente cerebrovascular permite diseñar ejercicios más efectivos para recuperar funciones motoras y cognitivas.
Cómo la IA se inspira en el cerebro humano
Para Lázaro et al., (2024), los algoritmos de aprendizaje profundo funcionan con principios que recuerdan a los del cerebro humano: se equivocan, corrigen, refuerzan lo útil y descartan lo irrelevante. Igual que un niño que aprende a caminar a base de caídas y aciertos, un sistema de IA ajusta sus conexiones internas hasta lograr un resultado preciso.
Este paralelismo no es solo teórico. En la práctica, significa que la IA puede aprender a ajustar programas de estimulación cognitiva en tiempo real, según la respuesta del paciente. Así, si un ejercicio resulta demasiado fácil, aumenta la dificultad; si genera frustración, retrocede un nivel. Esa flexibilidad, inspirada en la plasticidad cerebral, es lo que hace de la IA una herramienta tan poderosa en la rehabilitación.
Aplicaciones actuales de la IA en neuropsicología y neurorrehabilitación
Detección temprana del deterioro cognitivo con IA
El diagnóstico temprano es fundamental para intervenir a tiempo en casos de DCL o alzhéimer. Algoritmos capaces de analizar el habla, la escritura o los patrones de interacción digital identifican microseñales de deterioro que los humanos no percibimos.
Estas herramientas, combinadas con programas digitales de estimulación cognitiva, pueden mejorar la autonomía y reducir síntomas depresivos en personas con DCL, especialmente cuando se integran en rutinas personalizadas (Justo-Henriques et al., 2019).
IA en rehabilitación tras un accidente cerebrovascular (ACV)
Tras un ACV, los pacientes suelen enfrentarse a largos y costosos procesos de rehabilitación. La IA, combinada con realidad virtual, ha permitido crear programas de ejercicios que se ajustan automáticamente al ritmo de cada persona.
De esta forma, los pacientes utilizan un software que les propone actividades motoras y cognitivas que cambian según su desempeño. Esto no solo incrementa su motivación, sino que también ofrece a su terapeuta datos objetivos para personalizar la intervención.
La literatura respalda estos avances: tecnologías como la terapia de espejo, la estimulación transcraneal y la realidad virtual, potenciadas por IA, han demostrado mejorar la plasticidad sináptica y facilitar la recuperación motora en pacientes post-ictus (Jácome Vallejo et al., 2024).
Aplicaciones de IA en demencias y alzhéimer
En alzhéimer y otras demencias, la IA no solo ayuda en el diagnóstico, sino también en el acompañamiento diario. Los robots sociales recuerdan tareas básicas, promueven la conversación y reducen la soledad. Esto complementa el trabajo de familiares y cuidadores, que suelen enfrentar una alta carga emocional.
Justo-Henriques et al. (2019) destacan que los programas de estimulación cognitiva individualizada apoyados en tecnologías digitales mejoran la autonomía y la calidad de vida de las personas con trastorno neurocognitivo leve.
Personalización de programas de estimulación cognitiva con IA
La personalización es quizás el aporte más valioso de la IA. En lugar de aplicar un mismo protocolo para todos, los algoritmos ajustan los programas según las necesidades, fortalezas y debilidades de cada persona.
Una revisión sistemática identificó 22 aplicaciones móviles con respaldo teórico utilizadas en el reentrenamiento cognitivo de pacientes con lesión cerebral adquirida (Godoy Fernández, 2024). Estas herramientas no solo permiten ejercicios adaptativos, sino que también eliminan barreras económicas y geográficas, ampliando el acceso a terapias.
Beneficios de la inteligencia artificial en la práctica clínica y profesional
Los beneficios de la IA son múltiples:
- Diagnóstico precoz: identificación de patrones invisibles para el ojo humano.
- Eficiencia profesional: los especialistas dedican menos tiempo a tareas repetitivas y más al vínculo humano.
- Accesibilidad: terapias de calidad llegan a zonas rurales o con recursos limitados.
- Motivación: programas gamificados que hacen de la terapia una experiencia atractiva.
Revisiones sistemáticas confirman que los programas de estimulación cognitiva apoyados en IA mejoran notablemente la memoria, las funciones ejecutivas y el procesamiento en adultos mayores con DCL (García Cervantes, 2025).
Retos, riesgos y limitaciones éticas de la IA en neurociencia y estimulación cognitiva
El uso de IA en neurociencia no está exento de dilemas. Entre los más relevantes:
- Privacidad: los datos cognitivos son extremadamente sensibles, ya que reflejan aspectos íntimos del pensamiento, la memoria y las emociones. Su mal manejo podría derivar en discriminación, manipulación o vulneración de la identidad personal.
- Sesgos: algoritmos entrenados con poblaciones limitadas pueden fallar en contextos diversos.
- Brecha digital: no todos los pacientes tienen acceso a dispositivos o conectividad.
- Deshumanización: el riesgo de que la tecnología sustituya el contacto humano.
La solución está en mantener la IA como un aliado y no un sustituto, con marcos éticos sólidos que garanticen transparencia, equidad y acompañamiento humano.
El futuro de la inteligencia artificial en neurociencia, estimulación cognitiva y neurorrehabilitación
El futuro combina ciencia, tecnología y humanidad.
Exoesqueletos robóticos y algoritmos adaptativos ya han demostrado mejorar la marcha y el equilibrio en pacientes con lesiones neurológicas crónicas (Jácome Vallejo et al., 2024). El reto ahora es superar barreras de accesibilidad y costo, para que estas terapias no sean un privilegio, sino un derecho.
La colaboración entre profesionales de la neurorrehabilitación y la inteligencia artificial
El verdadero valor de la IA se alcanza en equipos multidisciplinarios. Ingenieros, neuropsicólogos, terapeutas ocupacionales y médicos deben trabajar juntos para diseñar programas culturalmente sensibles y accesibles.
Como recuerdan Di Salvo (2025) y García Cervantes (2025), el éxito depende de combinar lo mejor de la tecnología con la experiencia clínica y, sobre todo, con las necesidades de los pacientes.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando la estimulación cognitiva y la neurorrehabilitación de manera eficaz. Sus aportes en diagnóstico precoz, personalización de terapias y accesibilidad representan un cambio de paradigma. Sin embargo, su implementación también exige considerar los riesgos éticos, la privacidad de los datos y la necesidad de mantener siempre la supervisión humana.
La IA no es un fin, sino un medio para que los pacientes recuperen autonomía, esperanza y calidad de vida. Un medio para que los profesionales de la salud dediquen más tiempo al acompañamiento; y para que la sociedad avance hacia un futuro más inclusivo, empático y ético.
Si logramos mantener la ética y la humanidad en el centro, la alianza entre IA y neurociencia no será sólo más inteligente: será más humana.
Bibliografía
- Di Salvo, M. (2025). Neurociencia y educación en la transición de lo analógico a la IA. Revista Internacional de Teoría e Investigación Educativa, 3, e101207. https://doi.org/10.5209/ritie.101207
- García Cervantes, H. T. (2025). Eficacia de las estrategias externas de neurorrehabilitación en adultos mayores con deterioro cognitivo leve: una revisión sistemática [Tesis de maestría, Universidad de las Américas]. Repositorio Institucional UDLA.
- Godoy Fernández, E. (2024). Revisión del uso de plataformas digitales móviles como herramienta de reentrenamiento cognitivo en pacientes con lesiones cerebrales. Praxis Psy, 25(41), 1–10. https://doi.org/10.32995/praxispsy.v25i41.270
- Jácome Vallejo, C.A., Mueces Andrango, D.L., & Zambrano Cedeño, G.A. (2024). Neuroplasticidad y neurorrehabilitación avanzada. Journal Growing Health, 1(1), 29–41. https://doi.org/10.59282/jgh1(1)29-41
- Justo-Henriques, S. I., Marques-Castro, A. E., Otero, P., Vázquez, F. L., & Torres, A. J. (2019). Programa de estimulación cognitiva individual de larga duración para personas con trastorno neurocognitivo leve: estudio piloto. Revista de Neurología, 68(7), 281–289. https://doi.org/10.33588/rn.6807.2018321
- Lázaro Guillermo, J. C., Valera Dávila, O., Román Concha, N. U., Guitton Lozano, E., Oliva Paredes, R. J., & Pérez Marín, J. L. (2024). Inteligencia artificial para la conciencia y orientación en entornos educativos. Editorial Mar Caribe. ISBN 978-9915-9682-8-5. Disponible en: https://editorialmarcaribe.es/inteligencia-artificial-para-la-conciencia-y-orientacion-en-entornos-educativos/
- Rubio, A. (2022). Redes neuronales artificiales y sus aportes a la neurociencia computacional. Revista de Ciencias Cognitivas, 14(2), 45–60.
- Zamora Mallet, M., Martínez Chile, A., Esteban Garcés, E., & Santos Martínez, Á. M. (2025). Promesa de la inteligencia artificial en el tratamiento de la demencia. GeroInfo-Revista de Gerontología y Geriatría, 20, e317. Sociedad Cubana de Gerontología y Geriatría. https://revgeroinfo.sld.cu/index.php/gerf/article/view/317
Preguntas frecuentes sobre el la IA en estimulación cognitiva y neurorrehabilitación
1. ¿Cómo está transformando la IA la neurorrehabilitación?
La inteligencia artificial (IA) permite desarrollar programas de rehabilitación cognitiva personalizados, ajustando la dificultad y el tipo de ejercicios según el progreso del usuario. Estas soluciones aumentan la eficacia clínica y promueven una neurorrehabilitación basada en datos y neuroplasticidad.
2. ¿Qué papel cumple la IA en la estimulación cognitiva?
Los algoritmos adaptativos analizan en tiempo real la respuesta del usuario para modificar automáticamente los niveles de dificultad en tareas de memoria, atención y funciones ejecutivas. Esto hace que la estimulación cognitiva con IA sea más motivadora y eficaz que los programas tradicionales.
3. ¿Cómo contribuye la IA a la detección temprana del deterioro cognitivo?
Mediante el análisis de patrones de habla, escritura e interacción digital, la IA puede identificar microseñales de deterioro cognitivo leve (DCL) y ayudar a los profesionales facilitando el diagnóstico precoz de la enfermedad y la intervención temprana antes de que los síntomas sean evidentes.
4. ¿Qué beneficios aporta la inteligencia artificial en la práctica clínica de la neurociencia?
La IA optimiza el tiempo profesional, mejora la eficiencia diagnóstica, amplía la accesibilidad a terapias en entornos diversos y potencia la motivación del usuario mediante dinámicas gamificadas. Además, facilita decisiones clínicas basadas en evidencia.
5. ¿Qué tecnologías complementan la IA en la rehabilitación cognitiva?
Terapias como la estimulación magnética transcraneal, la terapia de espejo, la realidad virtual y los exoesqueletos robóticos se combinan con IA para diseñar intervenciones más precisas y adaptadas a cada usuario, potenciando la recuperación motora y cognitiva.
6. ¿Cómo se utiliza la IA en el acompañamiento de personas con alzhéimer y demencias?
La IA apoya tanto el diagnóstico precoz como la estimulación cognitiva diaria, mediante robots sociales y programas personalizados que refuerzan la memoria y reducen la soledad, mejorando la calidad de vida y el apoyo a cuidadores.
7. ¿Qué riesgos éticos implica el uso de inteligencia artificial en neurociencia?
Entre los principales retos están la privacidad de los datos cognitivos, los sesgos algorítmicos, la brecha digital y la posible deshumanización de la terapia. El artículo subraya la importancia de mantener la IA como un aliado ético, con supervisión humana constante.
8. ¿Por qué es clave la colaboración entre profesionales y sistemas de IA?
El valor de la neurorrehabilitación con IA reside en equipos multidisciplinares que combinan ingeniería, neuropsicología, terapia ocupacional y medicina. Solo integrando estas perspectivas se logran programas culturalmente sensibles y accesibles.
9. ¿Qué se espera del futuro de la IA en neurociencia y estimulación cognitiva?
El futuro apunta a tratamientos cada vez más personalizados, con IA capaz de integrar información sensorial, motora y cognitiva. La prioridad será mantener la ética y la humanidad en el centro del desarrollo tecnológico.
10. ¿Cómo equilibra la IA la precisión tecnológica y la empatía humana?
El texto concluye que la IA no es un fin, sino un medio: una herramienta al servicio de la autonomía y la esperanza. Su mayor éxito radica en liberar tiempo clínico para fortalecer el vínculo humano y el acompañamiento emocional.
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