Evaluar la enfermedad de Parkinson batiendo un huevo durante un minuto
- Investigadores madrileños diseñan una prueba doméstica para analizar alteraciones motoras
Tradicionalmente, la evaluación los síntomas de la enfermedad de Parkinson se realiza en consulta, mediante escalas clínicas y observación especializada.
Este procedimiento sigue siendo esencial pero presenta una limitación importante: ofrece una evaluación puntual del estado motor de la persona. Lo ideal es poder analizar la evolución motora en diferentes momentos y en situaciones cotidianas.
Un equipo de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un método basado en relojes inteligentes e inteligencia artificial que permite analizar alteraciones motoras asociadas al párkinson mediante una actividad sencilla de la vida diaria: batir un huevo durante un minuto mientras se lleva un reloj inteligente en la muñeca.
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La actividad elegida no es casual, explican los investigadores. Batir un huevo es una tarea cotidiana que requiere movimientos repetitivos de flexo-extensión y rotación de la muñeca, mantener un ritmo relativamente constante y mantener la energía del movimiento durante un periodo de tiempo.
“El objetivo no es sustituir la valoración clínica, sino explorar si un conjunto de tareas cotidianas, sencillas y reproducibles pueden aportar información objetiva sobre el estado motor de las personas con párkinson”, explican desde el equipo investigador de la UPM.
En el estudio participaron 22 personas con enfermedad de Parkinson y 16 personas sanas como grupo control. Las personas con párkinson involucradas en la experimentación pertenecían a la Asociación Parkinson Madrid.
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Cada participante realizó la tarea durante una semana. En una primera sesión, el ejercicio se llevó a cabo en condiciones supervisadas. Posteriormente, los participantes repitieron la actividad en su domicilio, sin supervisión directa, y regresaron al final del estudio para una última sesión supervisada. Este diseño permitió comparar el rendimiento del sistema tanto en un entorno controlado como en condiciones reales de uso.
Los resultados muestran diferencias claras entre los grupos. Las personas con párkinson presentaron, de forma sistemática, menor amplitud de movimiento, una frecuencia de oscilación más lenta y una disminución progresiva de la energía de la señal a lo largo de la tarea.
Cuando el modelo se aplicó a datos obtenidos en el domicilio, la precisión se mantuvo en el 87,8%, con una reducción inferior al 4%.
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Este resultado es especialmente relevante, advierten los autores, porque uno de los principales retos de la inteligencia artificial aplicada a salud digital es que los modelos funcionen fuera del laboratorio o de la consulta.
“El estudio demuestra que el diseño de la actividad es tan importante como los algoritmos”, señalan desde el equipo investigador del proyecto. “Una tarea cotidiana, bien definida y fácil de reproducir puede generar señales con suficiente información como para que los modelos de inteligencia artificial extraigan datos útiles incluso cuando la medición se realiza en casa”.
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Además de su interés científico, la propuesta tiene implicaciones sociales y clínicas. Una herramienta de este tipo podría facilitar en el futuro el seguimiento longitudinal de síntomas motores, reducir la necesidad de desplazamientos frecuentes para determinadas evaluaciones y aportar información complementaria al profesional sanitario sobre la evolución del paciente en su entorno habitual.
También podría ayudar a conectar la evaluación tecnológica con tareas que las personas con párkinson reconocen como significativas en su vida diaria, lo que favorece una investigación más comprensible, aceptable y centrada en el paciente.
