¡Increíble avance! La inteligencia artificial detecta signos tempranos de Parkinson en videos caseros y revoluciona el diagnóstico

Movimientos cotidianos como herramienta para detectar enfermedades neurológicas

En la palma de una mano, dos dedos golpean rítmicamente en un gesto que, a simple vista, parece insignificante. Esta acción, repetida millones de veces tanto en consultorios como en hogares, adquiere una nueva dimensión gracias a la tecnología. Cuando una cámara enfoca estos movimientos, puede revelar aspectos que escapan a la percepción humana.

Actualmente, los avances en tecnologías de secuenciación genética y algoritmos de inteligencia artificial abren una ventana a un mundo invisible. Estos sistemas pueden analizar patrones en gestos cotidianos, permitiendo detectar signos tempranos de enfermedades como el Parkinson, incluso antes de que los síntomas sean evidentes para un especialista.

Innovación en diagnóstico neurológico basada en inteligencia artificial

Un grupo de investigadores de la Universidad de Florida ha desarrollado una herramienta que emplea inteligencia artificial para analizar videos caseros en los que se registran movimientos simples de los dedos. La tecnología destaca por su precisión para detectar patrones motrices sutiles, que son prácticamente imperceptibles para la vista clínica convencional.

El líder del proyecto, Diego L. Guarín, explica que esta innovación posibilita identificar alteraciones motrices leves, incluso en personas que parecen normales a simple vista. La capacidad de detectar estas pequeñas variaciones abre nuevas perspectivas para el diagnóstico precoz del Parkinson y otros trastornos neurológicos, facilitando intervenciones más tempranas y efectivas.

Importancia del estudio y su impacto en la medicina

El avance fue publicado en la revista npj Parkinson’s Disease y representa un hito en la investigación de enfermedades neurodegenerativas. Hasta ahora, la detección dependía en gran medida de la observación clínica y de pruebas tradicionales. La incorporación de la inteligencia artificial aumenta significativamente la sensibilidad diagnóstica, ofreciendo una herramienta complementaria que puede transformar la manera en que se identifican estos trastornos.

El estudio involucró a 66 participantes distribuidos en tres grupos: personas sanas, individuos con trastorno de conducta del sueño REM (iRBD) y pacientes con Parkinson en etapa inicial. Todos realizaron la misma tarea: golpetear los dedos frente a una cámara. Para garantizar la objetividad, solo se analizaron videos en los que no había signos visibles de parkinsonismo, según la escala MDS-UPDRS Parte III.

El iRBD, un trastorno que provoca movimientos anómalos durante el sueño, es considerado uno de los predictores más sólidos del desarrollo del Parkinson. Se estima que más del 80% de quienes sufren de este trastorno acaban desarrollando daño cerebral progresivo. Por ello, las personas con iRBD son clave en la búsqueda de marcadores tempranos de la enfermedad.

El software que revoluciona la evaluación motriz

El núcleo de esta innovación es VisionMD, un software de aprendizaje automático desarrollado por la Universidad de Florida. Este sistema, de código abierto, fue entrenado con horas de videos en los que personas golpean sus dedos índice y pulgar. A partir de estos datos visuales, el programa mide y analiza parámetros como la amplitud, velocidad y regularidad de los movimientos, creando perfiles motores únicos para cada individuo.

Lo más destacado es que su análisis puede realizarse con dispositivos comunes, como teléfonos inteligentes o cámaras web. Esto significa que no es necesario contar con equipo médico especializado, lo que facilita evaluaciones remotas o en entornos no clínicos. Además, el sistema puede detectar detalles que un experto humano no percibiría, ampliando las capacidades diagnósticas y permitiendo un seguimiento más preciso de los trastornos neurológicos en etapas tempranas.