{"id":621147,"date":"2026-06-22T23:20:16","date_gmt":"2026-06-22T23:20:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/621147\/"},"modified":"2026-06-22T23:20:16","modified_gmt":"2026-06-22T23:20:16","slug":"una-tarea-sencilla-como-batir-un-huevo-durante-un-minuto-permite-analizar-alteraciones-asociadas-al-parkinson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/621147\/","title":{"rendered":"Una tarea sencilla, como batir un huevo durante un minuto, permite analizar alteraciones asociadas al Parkinson"},"content":{"rendered":"

Un equipo de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid<\/strong> ha desarrollado una metodolog\u00eda basada en relojes inteligentes<\/strong> e inteligencia artificial que permite analizar alteraciones motoras asociadas al Parkinson mediante una actividad sencilla de la vida diaria: batir un huevo durante un minuto<\/strong>. El estudio muestra c\u00f3mo un gesto tan cotidiano -en la que algunas personas detectan los primeros cambios motores- puede convertirse en una fuente de informaci\u00f3n objetiva sobre la funci\u00f3n motora en la enfermedad.<\/strong><\/p>\n

Uno de sus s\u00edntomas motores principales es la bradicinesia: el enlentecimiento del movimiento, que puede manifestarse como una reducci\u00f3n progresiva de la amplitud,<\/strong> la velocidad o la fuerza con la que se realiza una acci\u00f3n repetitiva, se\u00f1alan los investigadores.<\/p>\n

Tradicionalmente, la evaluaci\u00f3n de estos s\u00edntomas se realiza en consulta, mediante escalas cl\u00ednicas y observaci\u00f3n especializada<\/strong>. Aunque este procedimiento sigue \u00absiendo esencial\u00bb, presenta una limitaci\u00f3n importante: ofrece una evaluaci\u00f3n puntual<\/strong> del estado motor de la persona, el cual puede sufrir variaciones por varios motivos: estado ‘ON-OFF’, variables situacionales, etc. <\/p>\n

Reloj inteligente<\/p>\n

Ahora, un equipo del\u00a0Grupo de Investigaci\u00f3n en Instrumentaci\u00f3n y Ac\u00fastica<\/strong> Aplicada\u00a0de la\u00a0Polit\u00e9cnica de Madrid\u00a0ha propuesto analizar c\u00f3mo una persona bate un huevo durante un minuto mientras lleva un reloj inteligente en la mu\u00f1eca. El reloj registra se\u00f1ales de aceleraci\u00f3n y velocidad <\/strong>angular mediante sensores inerciales, y posteriormente estas se\u00f1ales se procesan utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

La actividad elegida no es casual. Batir un huevo es una tarea cotidiana que requiere movimientos repetitivos de flexo-extensi\u00f3n y rotaci\u00f3n de la mu\u00f1eca, mantener un ritmo relativamente constante y la energ\u00eda del movimiento durante un periodo de tiempo. Por eso, muchos afectados identifican actividades de este tipo –cocinar, remover, batir o manipular utensilios<\/strong>– como momentos en los que empezaron a notar que algo no iba bien en sus movimientos, antes incluso de recibir un diagn\u00f3stico.<\/p>\n

Terapia ocupacional<\/p>\n

Adem\u00e1s, batir un huevo tambi\u00e9n se utiliza habitualmente como ejercicio en terapia ocupacional<\/strong> para trabajar la movilidad, la coordinaci\u00f3n y la funcionalidad de la mano y la mu\u00f1eca. Esta doble dimensi\u00f3n -actividad cotidiana y rehabilitaci\u00f3n terap\u00e9utica- convierte la tarea en una \u00abcandidata especialmente interesante\u00bb para estudiar s\u00edntomas motores de forma natural, reproducible y cercana a la experiencia real de los pacientes, indican los autores del estudio.<\/p>\n

\u00abLa clave es acercar la evaluaci\u00f3n al entorno real de la persona afectada<\/strong>, manteniendo al mismo tiempo un protocolo suficientemente controlado para que los datos sean comparables\u00bb, abundan.<\/p>\n

Durante una semana<\/p>\n

En el estudio participaron 22 personas con enfermedad de Parkinson y 16 personas sanas como grupo control<\/strong>. Las personas involucradas pertenec\u00edan a la\u00a0Asociaci\u00f3n Parkinson Madrid,<\/strong> entidad que colabor\u00f3 en el desarrollo del estudio. Cada participante realiz\u00f3 la tarea durante una semana. <\/p>\n

En una primera sesi\u00f3n, el ejercicio se llev\u00f3 a cabo en condiciones supervisadas. Posteriormente, los participantes repitieron la actividad en su domicilio, sin supervisi\u00f3n directa, y regresaron al final del estudio para una \u00faltima sesi\u00f3n supervisada. Este dise\u00f1o permiti\u00f3 comparar el rendimiento del sistema tanto en un entorno controlado como en condiciones reales de uso.<\/p>\n

Oscilaci\u00f3n m\u00e1s lenta<\/p>\n

Los resultados muestran diferencias claras entre los grupos. Las personas con p\u00e1rkinson presentaron, de forma sistem\u00e1tica, menor amplitud de movimiento<\/strong>, una frecuencia de oscilaci\u00f3n m\u00e1s lenta y una disminuci\u00f3n progresiva de la energ\u00eda de la se\u00f1al a lo largo de la tarea. <\/p>\n

A partir de estas se\u00f1ales, el equipo extrajo caracter\u00edsticas en el dominio temporal y frecuencial, y evalu\u00f3 distintos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. El mejor rendimiento se obtuvo con una m\u00e1quina de vectores soporte, que alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 91,1% en condiciones supervisadas. Cuando el modelo se aplic\u00f3 a datos obtenidos en el domicilio, la precisi\u00f3n se mantuvo en el 87,8%, con una reducci\u00f3n inferior al 4%.<\/p>\n

Fuera del laboratorio<\/p>\n

Este resultado es \u00abespecialmente relevante\u00bb porque uno de los principales retos de la inteligencia artificial aplicada a salud digital es que los modelos funcionen fuera del laboratorio. Una herramienta de este tipo, concluyen, podr\u00eda facilitar en el futuro el seguimiento longitudinal de s\u00edntomas motores<\/strong>, reducir la necesidad de desplazamientos para determinadas evaluaciones y aportar informaci\u00f3n complementaria al sanitario sobre la evoluci\u00f3n del paciente en su entorno habitual.<\/p>\n

Los autores subrayan que se trata de una l\u00ednea de investigaci\u00f3n en desarrollo y que ser\u00e1n necesarios estudios con cohortes m\u00e1s amplias y diversas. El trabajo se ha publicado en el n\u00famero especial ‘Advances in Biomedical Engineering and Artificial Intelligence for Neurological Health’ de la revista\u00a0Technologies<\/strong>. <\/p>\n

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