Elche (Alicante), 22 de junio de 2026.
Un equipo del Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche (I3E) de la Universidad Miguel Hernández ha desarrollado, en el marco del proyecto BRAINSYS, sistemas de interfaz cerebro-máquina (BMI) de bajo coste diseñados específicamente para la rehabilitación de personas con discapacidades motoras, como lesiones medulares o secuelas de ictus.
La solución tecnológica permite captar la actividad cerebral del usuario mediante cascos de electroencefalografía (EEG) para controlar de forma directa equipos de rehabilitación —como bicicletas estáticas o videojuegos— y proporcionar métricas cerebrales relevantes para el proceso rehabilitador. El sistema busca fomentar la neuroplasticidad, facilitando así la recuperación funcional del paciente.
La investigación se centra en validar la eficacia de estos dispositivos en entornos clínicos reales, como el Hospital Los Madroños y el Hospital Nacional de Parapléjicos de Toledo, asegurando que la tecnología sea usable tanto en hospitales como, potencialmente, en entornos domésticos.
Una línea de trabajo consolidada con impacto clínico y social
El proyecto parte de los resultados obtenidos en el proyecto previo WALK (RTI2018-096677-B-I00), que sentó las bases científicas para el desarrollo de interfaces cerebro-máquina aplicadas a la movilidad. BRAINSYS continúa esos trabajos enfocándose en la transferencia de conocimiento hacia aplicaciones clínicas prácticas y de bajo coste, basándose en investigaciones consolidadas sobre el uso de señales de electroencefalografía para la interpretación de la imaginación del movimiento y su aplicación en dispositivos robóticos y sistemas de ejercicio asistido.
La relevancia del proyecto radica en su capacidad para democratizar el acceso a tecnologías de vanguardia en neurorrehabilitación mediante el uso de hardware económico, mejorando significativamente la calidad de vida y la autonomía personal de los pacientes. Su implementación en el sistema sanitario optimiza los servicios públicos de neurorrehabilitación, facilita la transferencia tecnológica al tejido industrial y fomenta la digitalización en el sector clínico.
