Un estudio de la Universidad Politécnica de Madrid ha analizado si una tarea tan cotidiana como batir un huevo puede aportar información útil sobre alteraciones motoras asociadas al Parkinson, registrando el movimiento de la muñeca con un reloj inteligente.
Evaluar la evolución del Parkinson no siempre es fácil. Las consultas médicas ofrecen información clave, pero suelen reflejar un momento concreto y pueden verse influidas por muchos factores del día a día. Por eso, un equipo del Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid ha estudiado una forma complementaria de observar los síntomas motores en un entorno más cercano a la vida real: analizar cómo una persona bate un huevo durante un minuto.
La clave del estudio está en convertir un gesto cotidiano en una posible fuente de información sobre la evolución motora de la enfermedad.
La investigación, publicada en Technologies, contó con 22 personas con Parkinson, todas ellas miembros de la Asociación Parkinson Madrid, y 16 personas sanas que participaron como grupo de control.
Cómo se hizo el estudio
Durante la prueba, los participantes llevaban un reloj inteligente que registraba datos de aceleración y velocidad angular a través de sensores inerciales. Después, esa información fue procesada con técnicas de aprendizaje automático.
Cada persona repitió la tarea durante una semana. Primero lo hizo en una sesión supervisada; después, en casa y sin supervisión directa; y, al final del estudio, volvió a realizarla en una última sesión controlada.
La prueba no se limitó al laboratorio: también se repitió en casa, sin supervisión directa, para comprobar si el sistema funcionaba en condiciones reales.
Este diseño permitió comparar el rendimiento del sistema tanto en un entorno controlado como en condiciones más parecidas a la vida diaria.
Qué observaron los investigadores
Los resultados mostraron diferencias claras entre los dos grupos. Las personas con Parkinson presentaron, de forma sistemática, una menor amplitud de movimiento, una frecuencia de oscilación más lenta y una disminución progresiva de la energía de la señal durante la tarea.
Estos patrones coinciden con manifestaciones motoras como la bradicinesia, es decir, el enlentecimiento del movimiento, uno de los síntomas característicos de la enfermedad.
Las diferencias aparecieron en aspectos concretos del movimiento, como la amplitud, el ritmo y la energía mantenida durante la tarea.
A partir de esos datos, el equipo extrajo características en el dominio temporal y frecuencial, y evaluó distintos modelos de aprendizaje automático. El mejor resultado se obtuvo con una máquina de vectores soporte, que alcanzó una precisión del 91,1% en condiciones supervisadas. Cuando el modelo se aplicó a los datos recogidos en el domicilio, la precisión fue del 87,8%, con una reducción inferior al 4%.
Para los investigadores, este resultado es especialmente relevante porque uno de los grandes retos de la inteligencia artificial aplicada a la salud digital es que los modelos funcionen también fuera del laboratorio.
Por qué batir un huevo
La elección de esta tarea no fue casual. Batir un huevo exige movimientos repetitivos de flexión, extensión y rotación de la muñeca, además de mantener un ritmo relativamente constante y conservar la energía del movimiento durante un periodo de tiempo.
Batir un huevo exige movimientos repetidos de muñeca y mantener un ritmo constante, dos aspectos especialmente útiles para analizar síntomas motores.
También es una actividad reconocible para muchas personas. Gestos como cocinar, remover, batir o manejar utensilios pueden ser momentos en los que algunos pacientes empiezan a notar que algo no va bien en sus movimientos.
Además, batir forma parte de ejercicios utilizados en terapia ocupacional para trabajar la movilidad, la coordinación y la funcionalidad de la mano y la muñeca. Para los investigadores, esta doble dimensión —como actividad cotidiana y como ejercicio terapéutico— convertía la tarea en una candidata especialmente interesante para estudiar síntomas motores de una forma natural, reproducible y cercana a la experiencia real de los pacientes.
Una herramienta complementaria, no un sustituto médico
El equipo investigador subraya que el objetivo no es sustituir la valoración clínica. La idea es avanzar hacia una herramienta que, en el futuro, pueda aportar información complementaria sobre la evolución de los síntomas motores en el entorno habitual de cada persona.
Este tipo de evaluación también podría ayudar a reducir desplazamientos en determinadas revisiones y facilitar un seguimiento más continuado de la enfermedad, siempre como apoyo a la atención médica.
El avance no pretende sustituir la consulta médica, sino aportar una herramienta complementaria para observar mejor la enfermedad en la vida diaria.
Los autores recuerdan, en cualquier caso, que se trata de una línea de investigación en desarrollo. Antes de pensar en una aplicación clínica generalizada, harán falta estudios con grupos más amplios y diversos.
El valor del trabajo está en abrir una vía sencilla y cercana: aprovechar una actividad cotidiana para obtener datos que puedan ayudar a comprender mejor cómo evoluciona el Parkinson en la vida real.
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