Un equipo de investigadores de la India desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial capaz de identificar patrones asociados con la enfermedad de Parkinson mediante ejercicios aparentemente simples: dibujar espirales y líneas en zigzag con un bolígrafo inteligente. La tecnología analiza tanto el resultado visible de la escritura como los movimientos imperceptibles que realiza la mano durante el trazado.

La investigación utiliza dos fuentes de información. Por un lado, examina las imágenes de las espirales y los llamados patrones de meandro; por otro, recoge datos dinámicos del bolígrafo, como la presión ejercida, la inclinación, la aceleración y las variaciones de velocidad. De esta manera, el sistema puede detectar irregularidades motoras que podrían pasar inadvertidas durante una observación convencional.

El Parkinson puede afectar de forma temprana la motricidad fina, provocando cambios sutiles en la escritura y en el control de los movimientos. Una persona puede realizar un dibujo que parece normal a simple vista, pero el análisis digital puede revelar pequeños temblores, variaciones de fuerza o alteraciones en la velocidad del trazo. La combinación de la forma final del dibujo y de los datos recogidos durante su realización es uno de los principales aportes del nuevo método.

Dos tecnologías trabajando sobre un mismo trazo

El equipo liderado por Ishan Ayus, de la Siksha ‘O’ Anusandhan University, combinó diferentes modelos de redes neuronales profundas para procesar la información visual y dinámica. Un sistema de fusión denominado SNAKE integra ambas fuentes y determina qué información ofrece mayor utilidad en cada caso analizado.

Según los resultados difundidos por los investigadores, el modelo multimodal alcanzó una precisión de 98,95% en la clasificación de patrones de meandro y de 97,74% en los ejercicios de espiral. Son cifras prometedoras, aunque deben interpretarse dentro del contexto experimental en el que fueron obtenidas.

Una prueba sencilla que podría ayudar en el futuro

Una de las principales ventajas potenciales del sistema es su simplicidad. En lugar de depender exclusivamente de pruebas invasivas o evaluaciones prolongadas, el método requiere un bolígrafo con sensores y unos minutos para realizar los ejercicios.

Esto podría abrir, en el futuro, posibilidades para desarrollar herramientas de detección complementaria más accesibles y objetivas, especialmente en lugares donde el acceso a especialistas es limitado. Los investigadores también estudian la posibilidad de incorporar otras señales digitales, como el análisis de la voz y de la marcha.

Sin embargo, los propios autores advierten que todavía no se trata de una herramienta de diagnóstico clínico plenamente validada. El estudio analizó una muestra de 66 personas: 31 pacientes con Parkinson y 35 participantes sanos, una cantidad relativamente reducida para establecer una aplicación médica definitiva.

La escritura como ventana hacia el cerebro

El interés científico por la escritura no es nuevo. Las dificultades para escribir y la denominada micrografía, caracterizada por una reducción progresiva del tamaño de la letra, son manifestaciones que pueden aparecer en personas con Parkinson. Incluso investigaciones anteriores han evaluado cómo los ejercicios de escritura pueden relacionarse con la función motora de las manos en pacientes con la enfermedad.

Lo novedoso de este avance es la capacidad de la inteligencia artificial para observar simultáneamente el resultado y el proceso. No solo importa cómo quedó dibujada una espiral, sino también cómo se movió la mano para producirla.

Un temblor mínimo, una pausa imperceptible o una variación en la presión pueden contener información que el ojo humano no consigue identificar fácilmente.

Un avance prometedor, pero todavía en investigación

La detección temprana del Parkinson continúa siendo uno de los grandes desafíos de la neurología. Las nuevas tecnologías pueden contribuir a identificar señales que merezcan una evaluación médica más profunda, pero ningún resultado obtenido mediante este tipo de herramientas debe sustituir la consulta con un neurólogo ni una evaluación clínica completa.

El próximo paso será comprobar el funcionamiento del sistema en grupos de población más grandes y diversos. Si futuros estudios confirman sus resultados, un ejercicio tan sencillo como dibujar una espiral podría convertirse en una herramienta complementaria para ayudar a detectar señales tempranas de una enfermedad que afecta a millones de personas en el mundo.

La investigación demuestra, una vez más, cómo la inteligencia artificial puede transformar acciones cotidianas en fuentes de información médica. En el futuro, la forma en que escribimos, hablamos o caminamos podría ayudar a los especialistas a descubrir señales de enfermedades mucho antes de que sus síntomas sean evidentes.

Foto: Infobae / Imagen ilustrativa