Evaluar el Parkinson en casa mediante el análisis de batir un huevo
El análisis del movimiento al batir un huevo durante un minuto, utilizando datos recopilados por un reloj inteligente, puede ser útil para detectar alteraciones motoras asociadas a la enfermedad de Parkinson en el hogar, según ha evidenciado el Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
El trabajo, publicado en la revista 'Technologies', integró a 22 pacientes con Parkinson, todos integrantes de la Asociación Parkinson Madrid, y a 16 individuos saludables que actuaron como grupo de control. Durante el proceso de batido, el reloj inteligente midió señales de aceleración y velocidad angular con sensores inerciales, que luego fueron analizadas mediante técnicas de aprendizaje automático.
Cada participante llevó a cabo la actividad durante una semana. En la primera sesión, el ejercicio se realizó en condiciones supervisadas. Posteriormente, los participantes repitieron la tarea en su domicilio sin supervisión directa, para terminar con una última sesión supervisada al final del estudio. De esta manera, fue posible evaluar el desempeño del sistema en ambientes controlados y en situaciones de uso real.
Los resultados indicaron diferencias claras entre los dos grupos. Los pacientes con Parkinson mostraron consistentemente menor amplitud de movimiento, una frecuencia de oscilación más lenta y una reducción progresiva de la energía de la señal a lo largo del ejercicio. Estos patrones coinciden con las manifestaciones clínicas de la bradicinesia, término que describe el enlentecimiento de los movimientos típico de la enfermedad.
Se extrajeron características de las señales en los dominios temporal y frecuencial, y se probaron diferentes modelos de aprendizaje automático. El modelo que ofreció el mejor desempeño fue la máquina de vectores soporte, alcanzando una precisión del 91,1 % en condiciones supervisadas. Al aplicar el modelo a datos recogidos en el domicilio, la precisión descendió solo al 87,8 %, con una reducción menor al cuatro por ciento.
Los investigadores resaltaron que este resultado es "especialmente significativo", dado que uno de los grandes retos en salud digital e inteligencia artificial es que los modelos mantengan su eficacia fuera del laboratorio, en escenarios de vida cotidiana.
Por qué la tarea de batir un huevo
Los investigadores buscaron diseñar un método que permitiera evaluar el Parkinson en un contexto más cercano al día a día, como complemento a las valoraciones clínicas tradicionales. Estas se basan en escalas y observación especializada, pero solo ofrecen una evaluación puntual del estado motor, que puede variar por múltiples factores situacionales.
En este sentido, la elección de batir un huevo no fue casual. Se trata de una acción común que implica movimientos repetitivos de flexo-extensión y rotación en la muñeca, mantener un ritmo constante y sostener la energía del movimiento durante un tiempo prolongado. Por ello, muchos pacientes reconocen en actos como cocinar, remover o manipular utensilios el momento en que comenzaron a notar dificultades en sus movimientos.
Además, batir un huevo es habitual en terapias ocupacionales para mejorar la movilidad, coordinación y funcionalidad de mano y muñeca. Esta doble naturaleza, como actividad cotidiana y ejercicio terapéutico, hizo que fuera una tarea muy adecuada para estudiar síntomas motores de manera natural, reproducible y cercana a la experiencia real de los afectados.
Según el equipo investigador, "una tarea cotidiana, bien definida y fácil de reproducir puede generar señales con información suficiente para que los modelos de inteligencia artificial extraigan datos útiles, incluso cuando la medición se realiza en casa", aclarando que "el objetivo no es sustituir la valoración clínica".
Los hallazgos obtenidos allanan el camino hacia una herramienta que facilitaría el seguimiento longitudinal de síntomas motores, disminuiría desplazamientos para ciertas evaluaciones y aportaría información complementaria sobre la evolución del paciente en su entorno habitual.
También podría conectar la evaluación tecnológica con actividades que las personas con Parkinson identifican como significativas en su rutina diaria, favoreciendo una investigación comprensible, aceptable y centrada en el paciente.
No obstante, los autores enfatizan que esta línea de investigación está en desarrollo y que serán necesarios estudios con muestras más amplias y variadas antes de considerar su aplicación clínica generalizada.
