Una tasca senzilla, com batre un ou durant un minut, permet analitzar alteracions associades al Parkinson

Un equip de la Universitat Politècnica de Madrid ha desenvolupat una metodologia basada en rellotges intel·ligents i intel·ligència artificial que permet analitzar alteracions motrius associades al Parkinson mitjançant una activitat senzilla de la vida diària: batre un ou durant un minut. L’estudi mostra com un gest tan quotidià –en què algunes persones detecten els primers canvis motors– pot convertir-se en una font d’informació objectiva sobre la funció motriu en la malaltia.

Un dels seus símptomes motors principals és la bradicinèsia: l’enllaç del moviment, que pot manifestar-se com una reducció progressiva de l’amplitud, la velocitat o la força amb què es realitza una acció repetitiva, assenyalen els investigadors.

Tradicionalment, l’avaluació d’aquests símptomes es realitza en consulta, mitjançant escales clíniques i observació especialitzada. Tot i que aquest procediment continua «sent essencial», presenta una limitació important: ofereix una avaluació puntual de l’estat motor de la persona, que pot patir variacions per diversos motius: estat ‘ON-OFF’, variables situacionals, etcètera.

Rellotge intel·ligent

Ara, un equip del Grup de Recerca en Instrumentació i Acústica Aplicada de la Politècnica de Madrid ha proposat analitzar com una persona bat un ou durant un minut mentre porta un rellotge intel·ligent al canell. El rellotge registra senyals d’acceleració i velocitat angular mitjançant sensors inercials, i posteriorment aquests senyals es processen utilitzant tècniques d’aprenentatge automàtic.

L’activitat triada no és casual. Batre un ou és una tasca quotidiana que requereix moviments repetitius de flexoextensió i rotació del canell, mantenir un ritme relativament constant i l’energia del moviment durant un període de temps. Per això, molts afectats identifiquen activitats d’aquest tipus –cuinar, remoure, batre o manipular estris– com moments en què van començar a notar que alguna cosa no anava bé en els seus moviments, abans fins i tot de rebre un diagnòstic.

Teràpia ocupacional

A més, batre un ou també s’utilitza habitualment com a exercici en teràpia ocupacional per treballar la mobilitat, la coordinació i la funcionalitat de la mà i el canell. Aquesta doble dimensió –activitat quotidiana i rehabilitació terapèutica– converteix la tasca en una «candidata especialment interessant» per estudiar símptomes motors de manera natural, reproduïble i pròxima a l’experiència real dels pacients, indiquen els autors de l’estudi.

«La clau és acostar l’avaluació a l’entorn real de la persona afectada, mantenint alhora un protocol prou controlat perquè les dades siguin comparables», diuen.

Durant una setmana

En l’estudi van participar 22 persones amb malaltia de Parkinson i 16 persones sanes com a grup control. Les persones involucrades pertanyien a l’Associació Parkinson Madrid, entitat que va col·laborar en el desenvolupament de l’estudi. Cada participant va realitzar la tasca durant una setmana.

En una primera sessió, l’exercici es va portar a terme en condicions supervisades. Posteriorment, els participants van repetir l’activitat al seu domicili, sense supervisió directa, i van tornar al final de l’estudi per a una última sessió supervisada. Aquest disseny va permetre comparar el rendiment del sistema tant en un entorn controlat com en condicions reals d’ús.

Oscil·lació més lenta

Els resultats mostren diferències clares entre els grups. Les persones amb Parkinson van presentar, sistemàticament, menor amplitud de moviment, una freqüència d’oscil·lació més lenta i una disminució progressiva de l’energia del senyal al llarg de la tasca.

A partir d’aquests senyals, l’equip va extreure característiques en el domini temporal i freqüentats diferents models d’aprenentatge automàtic. El millor rendiment es va obtenir amb una màquina de vectors suport, que va arribar a una precisió del 91,1% en condicions supervisades. Quan el model es va aplicar a dades obtingudes al domicili, la precisió es va mantenir en el 87,8%, amb una reducció inferior al 4%.

Fora del laboratori

Aquest resultat és «especialment rellevant» perquè un dels principals reptes de la intel·ligència artificial aplicada a salut digital és que els models funcionin fora del laboratori. Una eina d’aquest tipus, conclouen, podria facilitar en el futur el seguiment longitudinal de símptomes motors, reduir la necessitat de desplaçaments per a determinades avaluacions i aportar informació complementària al sanitari sobre l’evolució del pacient en el seu entorn habitual.

Els autors remarquen que es tracta d’una línia de recerca en desenvolupament i que seran necessaris estudis amb cohorts més àmplies i diverses. El treball s’ha publicat en el número especial ‘Advances in Biomedical Engineering and Artificial Intelligence for Neurological Health’ de la revista ‘Technologies’.