El cuerpo siempre ha sido datos. Simplemente aprendimos a leerlo

Entrevista

El artículo presentó uno de los primeros sistemas de aprendizaje profundo para reconstruir un cuerpo completo en 3D a partir de solo dos fotografías. ¿Por qué la decisión técnica clave fueron las dos vistas?

En ese momento, la mayoría de los sistemas de reconstrucción 3D dependían de escáneres costosos, múltiples cámaras sincronizadas o entornos muy controlados. Eso dificultaba la escalabilidad de la tecnología a nivel clínico o su uso en entornos cotidianos. La idea clave fue que el cuerpo humano ya contiene una gran cantidad de información geométrica en su silueta. Una vista frontal y una lateral juntas restringen la forma del cuerpo sorprendentemente bien. Al combinar esas dos vistas con modelos corporales estadísticos y aprendizaje profundo, pudimos estimar un cuerpo 3D realista sin requerir hardware especializado.

La elección de dos imágenes también fue una decisión práctica. Si se pide a los pacientes que tomen diez fotos o que utilicen sensores externos, la aceptación del método cae en picado. Sin embargo, dos fotos con el móvil son sencillas, rápidas y se pueden aplicar a escala mundial. Ese principio sigue guiando muchas de las decisiones de diseño que tomamos hoy en día en Arbrea.

Cómo se traduce eso a qué Cuerpo Arbrea hoy?

La filosofía central sigue siendo la misma: hacer que la visualización avanzada del cuerpo sea accesible en los flujos de trabajo clínicos reales.

En Arbrea Labs, hemos transformado esos primeros conceptos de investigación en una plataforma en tiempo real para consultas de cirugía estética y reconstructiva. En lugar de limitarse a reconstruir la geometría corporal, Cuerpo Arbrea combina visión por computadora, IA, RA y tecnología de simulación para ayudar a cirujanos y pacientes a comunicarse visualmente durante las consultas. La parte importante no es solo el realismo. Es la confianza y la comunicación.

 La visualización crea un lenguaje compartido entre el cirujano y el paciente. La tecnología ayuda a reducir la incertidumbre manteniendo al cirujano en el centro del proceso de consulta. Lo que comenzó como investigación académica sobre siluetas se convirtió en una herramienta de comunicación clínica.

¿Hacia dónde ves esto próximo? ¿Cuál es el problema que aún necesita solución?

Hoy en día, la mayoría de los sistemas se centran en un solo momento en el tiempo: una consulta, un escaneo, una simulación. Pero el cuerpo humano cambia continuamente debido al envejecimiento, la cirugía, las hormonas, los cambios de peso, el embarazo, medicamentos como los GLP-1, los procesos de recuperación o afecciones médicas como el lipedema. El verdadero desafío es construir sistemas que puedan comprender y visualizar esos cambios a lo largo del tiempo de manera responsable y precisa. Eso requiere más que gráficos por computadora. Implica biomecánica, IA, computación que preserva la privacidad, validación médica y diseño centrado en el paciente. También significa pasar de la visualización estática a la modelización predictiva personalizada.

El cuerpo es dinámico. La medicina digital todavía lo trata en gran medida como estático.

El artículo mostró que tu sistema funcionaba en menos de medio segundo por imagen, órdenes de magnitud más rápido que cualquier otro en ese momento. ¿Por qué la velocidad era tan importante?

La velocidad era esencial porque la interacción cambia el comportamiento.

Si un sistema tarda minutos en reconstruir un cuerpo, se convierte en un proceso técnico fuera de línea. Pero si los resultados aparecen casi al instante, se convierte en parte de una conversación natural entre médico y paciente. La retroalimentación en tiempo real crea compromiso. Un cirujano puede ajustar las entradas, explicar las proporciones, discutir las opciones y colaborar iterativamente durante la consulta misma.

Esa fue una de las primeras comprobaciones que más tarde se convirtió en central para los productos de Arbrea: la latencia no es solo una métrica técnica. Cambia fundamentalmente la experiencia y la adopción por parte del usuario. Incluso hoy en día, lograr simulaciones de alta calidad directamente en dispositivos móviles, sin enviar datos de pacientes a la nube, sigue siendo una de nuestras mayores prioridades de ingeniería.

Su artículo informó un error de medición de alrededor de 4 mm en 16 mediciones corporales. ¿Qué importancia tiene ese nivel de precisión cuando se habla de planificación quirúrgica en lugar de ajuste de prendas de vestir?

La precisión es importante, pero el contexto lo es aún más.

Los cuerpos humanos son naturalmente variables. Incluso las mediciones clínicas tomadas manualmente por diferentes profesionales pueden variar en varios milímetros. Por lo tanto, lograr un error promedio de alrededor de 4 mm a partir de solo dos imágenes RGB fue un paso significativo en ese momento, especialmente dada la velocidad y accesibilidad del sistema.

Sin embargo, la planificación quirúrgica no se trata solo de precisión absoluta en las mediciones. También se trata de proporcionalidad, consistencia anatómica, comunicación y manejo de expectativas.

El objetivo nunca fue reemplazar el juicio quirúrgico. El objetivo fue aumentar la comunicación con visualizaciones basadas en datos.

Cuál es Cuerpo Arbrea?

Laboratorios Arbrea desarrolla herramientas de visualización con inteligencia artificial para la medicina estética y reconstructiva.

Cuerpo Arbrea permite a los cirujanos realizar simulaciones corporales en tiempo real directamente en dispositivos móviles y tabletas sin necesidad de escáneres externos ni procesamiento en la nube. La plataforma está diseñada para facilitar las consultas, la comunicación con los pacientes, la planificación del tratamiento y la visualización a lo largo de todo el proceso clínico. Desarrollada sobre años de investigación en visión por computadora, aprendizaje profundo y realidad aumentada, la tecnología combina IA en el dispositivo centrada en la privacidad con flujos de trabajo orientados a la clínica.

La visión más amplia es crear un ecosistema digital unificado que conecte la visualización, la consulta, el seguimiento y la participación del paciente a lo largo de todo el recorrido estético y reconstructivo.

Referencia

[1] Dibra, Endri, et al. “Hs-nets: Estimación de la forma del cuerpo humano a partir de siluetas con redes neuronales convolucionales.” 2016 cuarta conferencia internacional sobre visión 3D (3DV). IEEE, 2016.