Investigadores de la Universidad Polit�cnica de Madrid ha desarrollado una metodolog�a basada en relojes inteligentes e inteligencia artificial que permite analizar alteraciones motoras asociadas al p�rkinson mediante una actividad sencilla de la vida diaria: batir un huevo durante un minuto.Investigadores del Grupo de Investigaci�n en Instrumentaci�n y Ac�stica Aplicada de la Universidad Polit�cnica de Madrid han propuesto una nueva aproximaci�n a la evaluaci�n de los s�ntomas de P�rkinson que se realiza en consulta. La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo progresivo que afecta al movimiento y a la calidad de vida de millones de personas. Uno de sus s�ntomas motores principales es la bradicinesia, es decir, el enlentecimiento del movimiento, que puede manifestarse como una reducci�n progresiva de la amplitud, la velocidad o la fuerza con la que se realiza una acci�n repetitiva.As�, aunque la evaluaci�n m�dica y las escalas empleadas en conslta son esenciales, la cl�nica presenta una limitaci�n importante, ya que ofrece una evaluaci�n puntual del estado motor de la persona, el cual puede sufrir variaciones por varios motivos: estado ON-OFF, variables situacionales, etc�tera, por lo que existe un inter�s creciente en el desarrollo de herramientas tecnol�gicas que permitan medir de forma objetiva la evoluci�n motora en situaciones m�s cercanas a la vida real.En este contexto, los investigadores de la Polit�cnica analizan algo muy sencillo y que se ha revelado tambi�n como muy �til: c�mo una persona bate un huevo durante un minuto mientras lleva un reloj inteligente en la mu�eca. El reloj registra se�ales de aceleraci�n y velocidad angular mediante sensores inerciales, y posteriormente estas se�ales se procesan utilizando t�cnicas de aprendizaje autom�tico. El trabajo* se ha publicado en el n�mero especial Advances in Biomedical Engineering and Artificial Intelligence for Neurological Health" de la revista Technologies. "La actividad elegida no es casual. Batir un huevo es una tarea cotidiana que requiere movimientos repetitivos de flexo-extensi�n y rotaci�n de la mu�eca, mantener un ritmo relativamente constante y mantener la energ�a del movimiento durante un periodo de tiempo. Precisamente por ello, muchas personas afectadas identifican actividades de este tipo —cocinar, remover, batir o manipular utensilios— como momentos en los que empezaron a notar que algo no iba bien en sus movimientos, antes incluso de recibir un diagn�stico", explican los investigadores de la UPM en un comunicado.Adem�s, "batir un huevo no solo forma parte de actividades de la vida diaria, sino que tambi�n se utiliza habitualmente como ejercicio en terapia ocupacional para trabajar la movilidad, la coordinaci�n y la funcionalidad de la mano y la mu�eca. Esta doble dimensi�n —actividad cotidiana y rehabilitaci�n terap�utica— convierte la tarea en una candidata especialmente interesante para estudiar s�ntomas motores de forma natural, reproducible y cercana a la experiencia real de los pacientes"."El objetivo no es sustituir la valoraci�n cl�nica, sino explorar si un conjunto de tareas cotidianas, sencillas y reproducibles pueden aportar informaci�n objetiva sobre el estado motor de las personas con p�rkinson. La clave es acercar la evaluaci�n al entorno real de la persona afectada, manteniendo al mismo tiempo un protocolo suficientemente controlado para que los datos sean comparables".Los investigadores realizaron un estudio con 22 personas con enfermedad de P�rkinson** y 16 personas sanas como grupo control. Cada participante realiz� la tarea durante una semana. En una primera sesi�n, el ejercicio se llev� a cabo en condiciones supervisadas y despu�s, los participantes repitieron la actividad en su domicilio, sin supervisi�n directa, y regresaron al final del estudio para una �ltima sesi�n supervisada. Este dise�o permiti� comparar el rendimiento del sistema tanto en un entorno controlado como en condiciones reales de uso.Inteligencia artificial aplicada a la salud"Los resultados muestran diferencias claras entre los grupos. Las personas con p�rkinson presentaron, de forma sistem�tica, menor amplitud de movimiento, una frecuencia de oscilaci�n m�s lenta y una disminuci�n progresiva de la energ�a de la se�al a lo largo de la tarea. Estos patrones se alinean con las manifestaciones cl�nicas de la bradicinesia y fueron observados tanto en los datos del aceler�metro como en los del giroscopio del reloj", apuntan los autores.A partir de estas se�ales,extrajeron caracter�sticas en el dominio temporal y frecuencial, y evalu� distintos modelos de aprendizaje autom�tico. "El mejor rendimiento se obtuvo con una m�quina de vectores soporte, que alcanz� una precisi�n del 91,1% en condiciones supervisadas. Cuando el modelo se aplic� a datos obtenidos en el domicilio, la precisi�n se mantuvo en el 87,8%, con una reducci�n inferior al 4%".Este resultado es especialmente relevante 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. En muchas ocasiones, los sistemas entrenados con datos recogidos en condiciones controladas pierden rendimiento cuando se aplican a datos reales. En este caso, la peque�a disminuci�n de rendimiento sugiere que la propia tarea de batir un huevo contribuye a reducir esa diferencia entre el entorno cl�nico y el entorno dom�stico"."El estudio demuestra que el dise�o de la actividad es tan importante como los algoritmos", se�alan los autores. "Una tarea cotidiana, bien definida y f�cil de reproducir puede generar se�ales con suficiente informaci�n como para que los modelos de inteligencia artificial extraigan datos �tiles incluso cuando la medici�n se realiza en casa".Adem�s de su inter�s cient�fico, la propuesta tiene implicaciones sociales y cl�nicas. "Una herramienta de este tipo podr�a facilitar en el futuro el seguimiento longitudinal de s�ntomas motores, reducir la necesidad de desplazamientos frecuentes para determinadas evaluaciones y aportar informaci�n complementaria al profesional sanitario sobre la evoluci�n del paciente en su entorno habitual. Tambi�n podr�a ayudar a conectar la evaluaci�n tecnol�gica con tareas que las personas con p�rkinson reconocen como significativas en su vida diaria, lo que favorece una investigaci�n m�s comprensible, aceptable y centrada en el paciente"."La colaboraci�n entre ingenier�a, inteligencia artificial, asociaciones de pacientes y profesionales del �mbito sociosanitario resulta fundamental para avanzar hacia tecnolog�as m�s �tiles, comprensibles y centradas en las personas. Este estudio muestra c�mo un gesto tan cotidiano como batir un huevo —una actividad en la que algunas personas detectan los primeros cambios motores y que tambi�n se emplea en terapia ocupacional— puede convertirse, gracias a los sensores vestibles y al aprendizaje autom�tico, en una fuente de informaci�n objetiva sobre la funci�n motora en p�rkinson".No obstante, los autores subrayan que se trata de una l�nea de investigaci�n incipiente y que requiere estudios con cohortes m�s amplias y diversas antes de considerar su aplicaci�n cl�nica generalizada.*Las personas con p�rkinson involucradas en la experimentaci�n pertenec�an a la Asociaci�n Parkinson Madrid, entidad que colabor� en el desarrollo del estudio y que trabaja activamente en investigaci�n, sensibilizaci�n y mejora de la calidad de vida de las personas afectadas y sus familiares.**La investigaci�n ha estado financiada por el proyecto "Biomarcadores digitales para la evaluaci�n del estado motor de pacientes con Enfermedad de Parkinson para su aplicaci�n cl�nica y terap�utica" (BIOCLITE), PID2021-123708OB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033/FEDER, UE.Machine Learning Assessment of Parkinson's Disease Using a Novel Free-Living Egg-Beating Motor Task. Technologies, 14 (6), 345. https://doi.org/10.3390/technologies14060345