— Agencias 30/08/2026
Un equipo de investigadores de India desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial capaz de identificar patrones asociados con la enfermedad de Parkinson mediante ejercicios de dibujo realizados con un bolígrafo inteligente.
La investigación, publicada en Discover Computing de Springer, combina el análisis de las imágenes trazadas sobre papel con datos obtenidos directamente del movimiento del bolígrafo, como presión, inclinación y aceleración.
Una prueba basada en dibujos
El método utiliza dos fuentes de información. Por un lado, analiza imágenes de espirales y meandros —trazos en forma de zigzag— para detectar irregularidades, deformaciones y temblores. Por otro, examina las señales dinámicas registradas durante el movimiento del bolígrafo, como cambios en la velocidad, la fuerza aplicada y la inclinación.
La combinación permite detectar alteraciones motoras que pueden resultar difíciles de distinguir a simple vista. Mientras la imagen proporciona información sobre el resultado final del dibujo, los sensores permiten estudiar cómo se realizó el movimiento.
El sistema fue desarrollado por un equipo encabezado por Ishan Ayus, de la Siksha ‘O’ Anusandhan University. Para procesar los datos se emplearon diferentes modelos de redes neuronales profundas, incluidos ViT y DaViT para el análisis de imágenes y Conv1D–BiGRU para las señales dinámicas.
La integración de ambas fuentes se realizó mediante un algoritmo denominado SNAKE, diseñado para ponderar la información disponible y determinar cuál de las modalidades resulta más útil en cada caso.
Una precisión superior al 97%
En las pruebas realizadas, el sistema multimodal alcanzó una precisión de 98.95% en la clasificación de los patrones de meandro y de 97.74% en los ejercicios de espirales. Los investigadores señalaron que estos resultados representaron una mejora estadísticamente significativa frente a métodos que utilizan únicamente una de las fuentes de información.
La propuesta aprovecha una característica importante del Parkinson: la enfermedad puede producir alteraciones sutiles en la motricidad fina. Los cambios en la escritura y en otros movimientos precisos pueden incluir temblores, irregularidades en los trazos, variaciones de velocidad y modificaciones en la presión ejercida.
La inteligencia artificial puede analizar estas características con un nivel de detalle que difícilmente puede alcanzarse mediante una simple observación visual. De esta manera, el dibujo funciona como una especie de registro digital del movimiento.
Por qué la escritura puede revelar alteraciones motoras
Los investigadores explican que las imágenes de los trazos contienen información espacial relacionada con la forma y las irregularidades del movimiento. Las señales obtenidas por el bolígrafo, en cambio, permiten estudiar el proceso motor que produjo cada trazo.
Esta diferencia es importante. Una persona puede realizar una espiral que aparentemente parece normal, pero presentar pequeñas fluctuaciones en la velocidad, la presión o la trayectoria. Los sensores pueden registrar esas variaciones y los algoritmos de inteligencia artificial pueden utilizarlas para identificar patrones asociados con el Parkinson.
Por ello, la tecnología busca aprovechar tanto lo que se observa en el dibujo como lo que ocurre durante su realización.
Un método prometedor, pero todavía experimental
Una de las ventajas de esta propuesta es que no requiere procedimientos invasivos ni estudios prolongados. El participante solo necesita realizar determinados ejercicios utilizando un bolígrafo equipado con sensores, lo que podría facilitar la recopilación de información sobre la función motora.
Sin embargo, los resultados deben interpretarse con cautela. El estudio incluyó únicamente 66 personas: 31 con Parkinson y 35 controles sanos. Una muestra de este tamaño no es suficiente para demostrar que el sistema pueda utilizarse como herramienta diagnóstica generalizada.
Los propios autores enfatizaron que se trata de un marco de detección en fase de investigación, no de una herramienta clínicamente validada que pueda reemplazar la valoración de un neurólogo.
Antes de incorporarlo a la práctica médica sería necesario probarlo en grupos mucho más grandes y diversos, además de determinar cómo funciona frente a otras enfermedades que también pueden alterar la escritura o la motricidad fina.
El futuro podría ampliar las señales analizadas
Los investigadores plantean como siguientes pasos la evaluación del sistema en poblaciones más numerosas y la incorporación de otras señales digitales, como la voz y los patrones de marcha.
También consideran la posibilidad de adaptar la tecnología a dispositivos de uso cotidiano, como tabletas y otros bolígrafos inteligentes. Esto podría facilitar el seguimiento de cambios motores a lo largo del tiempo y eventualmente complementar las evaluaciones neurológicas tradicionales.
Por ahora, el hallazgo muestra el potencial de la inteligencia artificial para transformar una actividad aparentemente sencilla —dibujar una espiral o una serie de líneas— en una fuente de información cuantificable sobre el movimiento. Sin embargo, una prueba de este tipo no permite diagnosticar por sí sola la enfermedad de Parkinson: su utilidad clínica todavía debe demostrarse mediante investigaciones más amplias y rigurosas.
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