fNIRS + Machine Learning: Nuevos Caminos para Diagnósticos Vivos
fNIRS + Machine Learning: Nuevos Caminos para Diagnósticos Vivos
Conciencia en Primera Persona — Estilo Brain Bee
Siempre pensé que un diagnóstico era algo estático:
números, tablas, imágenes congeladas,
un resultado que aparece cuando la máquina “termina el cálculo”.
Pero esta semana, al estudiar cómo el fNIRS combinado con Machine Learning está siendo usado en entornos reales, me di cuenta de algo distinto:
el diagnóstico está volviéndose vivo.
Deja de ser una fotografía
y comienza a ser un movimiento.
Y eso lo cambia todo.
1. Un diagnóstico vivo es cuando todo el cuerpo se vuelve dato — y el dato se vuelve historia
Los nuevos modelos de ML aplicados al fNIRS hacen mucho más que clasificar señales.
Reconocen patrones del cuerpo:
variación respiratoria,
esfuerzo cognitivo,
microconflictos de atención,
colapso tensional,
anticipación (Apus),
Zona 2 emergiendo,
Zona 3 intentando dominar,
reorganización del Yo Tensional,
fluctuaciones de conciencia durante la tarea.
El diagnóstico deja de ser un “resultado”.
Pasa a ser una narrativa biológica,
casi como si el cuerpo contara su propia historia en tiempo real.
2. Machine Learning entiende lo que el ojo humano jamás podría ver
Los modelos más recientes detectan:
alteraciones prefrontales sutiles,
patrones híbridos entre canales,
firmas de sufrimiento fisiológico antes del síntoma,
intentos del cuerpo de compensar una falla,
reorganizaciones de conectividad hemodinámica,
la respiración intentando rescatar la Zona 2,
sobrecarga atencional típica de la Zona 3.
Y esta es la parte más fascinante:
el ML no ve solo la señal — identifica el estado.
Como si dijera:
“Tu cuerpo intenta hacer X, pero está atrapado en Y.”
Es el diagnóstico regresando al pertenecimiento.
3. Cuando el ML encuentra a la Mente Damasiana, surgen nuevos biomarcadores
Los algoritmos recientes confirman lo que ya intuíamos:
los estados de fruición tienen firmas hemodinámicas estables,
las decisiones difíciles muestran microdesbalances de oxigenación,
la predicción corporal (Apus) contiene información antes del movimiento,
la Zona 2 tiene un ritmo propio,
la Zona 3 muestra turbulencia típica,
el Yo Tensional es identificable como un patrón fisiológico.
Antes, esto era filosofía neuroafectiva.
Ahora es clasificación automática.
4. Machine Learning puede “predecir” cuándo el cuerpo va a entrar en colapso cognitivo
Los modelos aplicados al fNIRS detectan transiciones que antes pasaban desapercibidas:
el momento exacto en que el cuerpo está por perder el foco,
el inicio de la fatiga cognitiva antes de que la persona lo perciba,
microamenazas que empujan al sujeto hacia la Zona 3,
el instante en que la atención se rompe,
el momento en que la respiración pierde coherencia.
Es como si el sistema dijera:
“Tu cuerpo intenta avisarte, yo te avisaré por él.”
Este es el futuro del cuidado.
5. Diagnóstico sin patologizar — análisis vivo del metabolismo existencial
Lo más revolucionario es que el fNIRS + ML no busca enfermedad.
Busca patrón.
Busca estado.
Busca trayectoria.
Ya no pregunta:
X “¿Qué está mal en el cerebro?”
Sino:
V “¿Cómo está intentando vivir este cuerpo ahora?”
El diagnóstico deja de ser juicio
y se vuelve comprensión.
Es neurociencia decolonial aplicada a la clínica.
6. Machine Learning valida nuestros conceptos con una claridad impresionante
Los hallazgos muestran que:
Apus es detectable con precedencia hemodinámica,
los Yoes Tensionales forman clústeres fisiológicos,
la Zona 2 aparece como coherencia respiratorio-cortical,
la Zona 3 surge como ruido hemodinámico,
el Quorum Sensing Humano (QSH) aparece en patrones interindividuales,
la Mente Damasiana emerge de la interacción hemodinámica entre cuerpo y ambiente.
El fNIRS ve.
El ML interpreta.
Juntos, traducen el cuerpo.
7. Conclusión en primera persona — El futuro del diagnóstico es sentir juntos
Después de estudiar todo esto, entendí:
el diagnóstico del futuro no analiza el cerebro.
Escucha al cuerpo.
Acompaña la vida.
Sigue el movimiento.
No es un resultado.
Es una conversación entre organismo y tecnología.
Y lo más hermoso:
Cuando el fNIRS encuentra al ML, la ciencia deja de mirar la enfermedad
y comienza a mirar las maneras de existir.
El diagnóstico deja de ser una sentencia
y se convierte en una comprensión viva de la persona.
Este blog se basa en investigaciones recientes (2020–2024)
en fNIRS portátil, Machine Learning aplicado a neuroimagen funcional, identificación de patrones hemodinámicos, neurociencia naturalística, biomarcadores de esfuerzo cognitivo, estados atencionales, neurofisiología respiratoria, análisis predictivo y clasificadores híbridos:
El ML mejora significativamente la sensibilidad y especificidad del fNIRS;
las firmas hemodinámicas reflejan estados equivalentes a las Zonas 1, 2 y 3;
los patrones fisiológicos anticipatorios coinciden con el concepto de Apus;
el cuerpo genera Yoes Tensionales identificables por modelos supervisados e híbridos;
los procesos grupales muestran firmas coherentes con el QSH;
el fNIRS + ML transforma diagnósticos en trayectorias dinámicas, no en categorías rígidas.
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