Blautic desarrolla una plataforma basada en EEG e IA para impulsar la rehabilitación neurológica

Madrid, 23 de marzo de 2026.-

La combinación de inteligencia artificial, sensores biomédicos avanzados, IoT para la salud y análisis de datos está marcando una nueva etapa en el desarrollo de tecnologías aplicadas al ámbito sanitario. En este contexto, Blautic está trabajando en Brain-ML, una plataforma que integra un monitor de electroencefalogramas (EEG) y machine learning con el objetivo de mejorar la monitorización neurológica, el análisis biométrico y las terapias de rehabilitación biomecánica. El desarrollo se enmarca dentro del proyecto RETECH IA de la Generalitat Valenciana.

Blautic se posiciona como un referente en el diseño y desarrollo de sistemas electrónicos inteligentes que integran tecnologías inalámbricas, sensores avanzados y algoritmos de inteligencia artificial para transformar datos biométricos en decisiones clínicas.

“En Blautic trabajamos para transformar datos biométricos complejos en información que ayude a mejorar la salud de las personas. Con Brain-ML damos un paso más al incorporar el análisis de la actividad cerebral en nuestras plataformas de inteligencia artificial”, explica Javier Soriano, CEO de la compañía.

Cómo se aplica el machine learning al rendimiento neurológico

Brain-ML es una plataforma diseñada para capturar, analizar e interpretar la actividad cerebral mediante monitores EEG integrados en dispositivos wearables. En concreto, Blautic está desarrollando, con la colaboración de AITEX como partner del proyecto, soluciones textiles inteligentes capaces de integrar múltiples sensores EEG en soportes cómodos y adecuados para un uso prolongado.

Este enfoque permite registrar señales cerebrales de forma no invasiva mientras el usuario realiza actividades cotidianas o ejercicios terapéuticos. El objetivo es trasladar la monitorización neurológica desde entornos estrictamente clínicos hacia aplicaciones reales en rehabilitación, investigación y salud digital.

Uno de los elementos diferenciales de Brain-ML es su plataforma de machine learning, diseñada para facilitar el análisis biométrico incluso a equipos que no son expertos en ciencia de datos.

De esta forma, la plataforma analiza patrones asociados a estados cognitivos como la atención, la fatiga o la relajación, así como la relación entre actividad cerebral y movimiento corporal. Este tipo de información resulta clave para avanzar en la caracterización de estados neurológicos y en el desarrollo de nuevas herramientas de diagnóstico y seguimiento.

Monitores EEG para terapias personalizadas

Una de las aplicaciones más prometedoras de Brain-ML se encuentra en la rehabilitación biomecánica personalizada. Al relacionar la actividad cerebral con los movimientos del paciente, los terapeutas pueden evaluar si las áreas neuronales responsables del movimiento se activan correctamente durante la terapia.

Este enfoque permite ofrecer feedback en tiempo real, ajustar la intensidad de los ejercicios y optimizar los programas de recuperación según la respuesta neurológica de cada paciente. Además, facilita visualizar el progreso de la rehabilitación a partir de datos objetivos, lo que puede mejorar la motivación y la adherencia al tratamiento.

Las posibilidades se extienden también a ámbitos como la telemedicina, los exoesqueletos robóticos, las plataformas de entrenamiento motor o las soluciones de neurofeedback. Asimismo, las tecnologías basadas en un monitor EEG podrían contribuir al seguimiento de enfermedades neurodegenerativas como Parkinson o ELA.

Tradicionalmente, el uso del EEG ha estado limitado a hospitales y laboratorios debido a la complejidad de los equipos necesarios para capturar y analizar las señales cerebrales. Sin embargo, el desarrollo de electrónica portátil y conectividad inalámbrica permite hoy trasladar esta tecnología a entornos mucho más accesibles.

Con Brain-ML, Blautic abre la puerta a una nueva generación de herramientas capaces de transformar la monitorización neurológica y la rehabilitación médica mediante el uso combinado de sensores EEG, inteligencia artificial y análisis biométrico avanzado.

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