En la forma de caminar, IA detecta daños cognitivos relacionados con el párkinson

El párkinson fue descrito en 1817 por el médico británico James Parkinson, quien identificó síntomas como temblor, rigidez corporal y problemas de equilibrio, además de alteraciones del sueño. Aunque no tiene cura y su origen sigue siendo incierto, la enfermedad ha aumentado en todo el mundo y ha afectado a figuras como el boxeador Muhammad Ali y el actor Michael J. Fox, protagonista de la película Volver al futuro.

Según la Organización Mundial de la Salud, en 2019 más de 8,5 millones de personas vivían con párkinson, una cifra que se ha duplicado desde 1998. En Estados Unidos, la Fundación del Parkinson estima que la enfermedad afecta a más de 1,1 millones de personas, con cerca de 90.000 nuevos diagnósticos cada año y costos de atención que alcanzan los 61.500 millones de dólares anuales.

En este contexto, y como parte de su quehacer como fisioterapeuta, el investigador José Elkin Serna Soto, magíster en Ingeniería Biomédica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), y un grupo de investigadores, se interesaron en crear un apoyo para el diagnóstico de la enfermedad que no se basara solo en la opinión subjetiva de un médico, sino que fuera complementado con el poder de la inteligencia artificial (IA), que toma miles de datos y encuentra patrones con una rapidez inigualable.

En consulta, el neurólogo ve al paciente solo por unos minutos, como si tomara una foto fija de sus síntomas. Pero el párkinson cambia a lo largo del día: hay momentos en que la medicación funciona mejor y otros en que el temblor, la rigidez o la lentitud reaparecen. Este estudio permite observar cómo se mueve la persona en su vida real —en casa, al caminar, al hacer tareas cotidianas— y no solo en el consultorio.

Paso a paso

El estudio analizó la información de 48 personas con párkinson en etapas tempranas, cuyos datos provienen de la base internacional PPMI, una iniciativa que sigue a pacientes durante años para estudiar cómo progresa la enfermedad. Este repositorio forma parte de un proyecto impulsado por el actor Michael J. Fox, orientado a comprender mejor el párkinson y apoyar el desarrollo de nuevos tratamientos para miles de personas en el mundo.

A partir de esos registros, los investigadores separaron a los pacientes en dos grupos: quienes no tenían deterioro cognitivo y quienes ya mostraban algún grado de afectación en la memoria o el pensamiento, con información de participantes de distintos países, incluidos latinos o hispanos en ambos grupos, aunque no se especifica su procedencia.

Para analizar la información, usaron registros detallados de la forma de caminar —como velocidad, longitud de los pasos o regularidad— y aplicaron técnicas de IA que buscan patrones invisibles para el ojo humano. El sistema se entrenó comparando esos datos de movimiento con evaluaciones cognitivas realizadas hasta un año después, dividiendo la muestra en subconjuntos para entrenar el modelo y luego verificar su capacidad de predicción. Así intentaron demostrar que la manera de caminar puede revelar señales tempranas del estado del cerebro.

“Algunos rasgos no se habían analizado con tal profundidad, pero resultaron ser determinantes en la forma en que camina una persona con deterioro cognitivo asociado con el párkinson, como la velocidad con la que mueve los brazos durante la caminata o la manera en que desacelera cuando está cerca de chocar con un objeto o al sentarse; en estos casos, algunas personas se dejan caer en la silla sin controlar el movimiento”, explica el investigador Serna.

De forma innovadora, uno de los métodos de IA que mejor funcionó tenía incorporada la mecánica cuántica (llamado Quickpd), un campo que permite tener un análisis con muchas más posibilidades, generando patrones dentro de los 38 rasgos principales que se evaluaron en cuanto a caminata y deterioro cognitivo.

El algoritmo logró hasta un 80 % de eficacia, lo que quiere decir que fue capaz de predecir qué pacientes presentaban problemas de caminata relacionados con el párkinson.

De lo simple a lo complejo

Aunque se sabe que el párkinson afecta la forma de caminar, este estudio no se centró solo en lo evidente —como la lentitud o el arrastre de los pies—, sino en cambios casi imperceptibles que podrían aparecer años antes de un deterioro cognitivo claro. Con mediciones precisas, la tecnología puede detectar estas señales invisibles a simple vista e identificar cuándo los síntomas empeoran o mejoran, lo que ayudaría a ajustar tratamientos, seguir la evolución de la enfermedad y complementar la evaluación clínica tradicional.

Recordemos que el párkinson no tiene cura, y que su tratamiento consiste en: medicamentos como levodopa o carbidopa –los cuales ayudan al cerebro a controlar la rigidez y los movimientos–, así como otros fármacos que controlan la dopamina cerebral y reducen temblores y movimientos descontrolados; terapias físicas y del habla; y estimulaciones con electrodos o ultrasonido para activar el cerebro.

Estos métodos han demostrado ser muy útiles en etapas tempranas de la enfermedad, por lo que cada signo o síntoma cuenta para prevenir riesgos a futuro, según la organización Mayo Clinic. De ahí la importancia del estudio, realizado con el apoyo y la dirección de los profesores Eduardo Romero, de la Facultad de Medicina, y Fabio González, de la Facultad de Ingeniería de la UNAL.