El Parkinson altera el control del movimiento y puede provocar temblores, rigidez, lentitud y problemas de coordinación que también terminan reflejándose al escribir o dibujar.

Un equipo de investigadores desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de analizar dibujos hechos con un bolígrafo inteligente y detectar señales asociadas con esta enfermedad.

El estudio, publicado en Discover Computing, utilizó datos obtenidos previamente en Brasil de 66 personas: 31 tenían Parkinson y 35 formaban el grupo saludable.

Cada participante realizó dos tareas sencillas: dibujar una espiral y una figura formada por líneas continuas con varios cambios bruscos de dirección, conocida como meandro.

Mientras las personas dibujaban, un bolígrafo inteligente registraba no solo la imagen, sino también detalles del movimiento de la mano invisibles para nosotros.

El dispositivo medía la presión ejercida, el agarre de los dedos, la inclinación y la aceleración, creando una especie de registro digital del control motor.

Los investigadores introdujeron después toda esa información en varios modelos de aprendizaje profundo diseñados para encontrar diferencias entre participantes con Parkinson y personas sin la enfermedad.

Los sistemas analizaron irregularidades en los trazos, deformaciones relacionadas con temblores, cambios de velocidad, variaciones de presión y problemas sutiles de coordinación durante cada dibujo.

Después utilizaron un método llamado SNAKE para combinar los resultados de distintos modelos, dando mayor peso a aquellos que habían demostrado ofrecer predicciones más precisas.

El mejor resultado apareció con los dibujos de meandros, donde el sistema consiguió una precisión del 98,95 por ciento para distinguir entre Parkinson y controles saludables.

Con las espirales, la precisión también fue muy alta: alrededor del 97,74 por ciento, según los resultados presentados por los investigadores en su trabajo científico.

Los meandros podrían resultar especialmente útiles porque obligan a realizar cambios de dirección, algo que puede revelar alteraciones pequeñas en estabilidad, coordinación y control muscular.

Las espirales, en cambio, permiten observar la capacidad para mantener curvas continuas, controlar el movimiento y conservar una trayectoria estable durante toda la tarea.

Combinar las imágenes con los datos registrados por el bolígrafo permitió obtener más información que analizar únicamente el dibujo terminado o solamente los movimientos realizados.

El objetivo final sería convertir estas pruebas sencillas en herramientas de detección accesibles, económicas y no invasivas que puedan complementar las evaluaciones realizadas actualmente por especialistas.

Sin embargo, los resultados no significan que cualquiera pueda dibujar una espiral y recibir automáticamente un diagnóstico fiable de Parkinson mediante una aplicación o computadora.

La principal limitación es el tamaño del estudio: solamente participaron 66 personas, una muestra demasiado pequeña para representar toda la diversidad existente entre pacientes reales.

Además, el Parkinson puede presentarse de formas y etapas muy diferentes, mientras otras enfermedades o cambios relacionados con la edad también pueden afectar nuestra escritura.

Por eso, los autores consideran estos resultados una demostración del potencial del sistema y no una prueba definitiva de que ya pueda utilizarse clínicamente.

Si futuros estudios reproducen estos resultados con miles de participantes, una tarea tan simple como dibujar podría convertirse en una ayuda adicional para detectar Parkinson tempranamente.