Según informó la UPM en un comunicado, el reloj registra señales de aceleración y velocidad angular mediante sensores inerciales, y posteriormente estas señales se procesan utilizando técnicas de aprendizaje automático.

“La actividad elegida no es casual”, subrayó la entidad universitaria, pues “batir un huevo es una tarea cotidiana que requiere movimientos repetitivos de flexo-extensión y rotación de la muñeca, mantener un ritmo relativamente constante y mantener la energía del movimiento durante un periodo de tiempo”.

Además, batir un huevo no solo forma parte de actividades de la vida diaria, sino que también se utiliza habitualmente como ejercicio en terapia ocupacional para trabajar la movilidad, la coordinación y la funcionalidad de la mano y la muñeca. “Esta doble dimensión convierte la tarea en una candidata especialmente interesante para estudiar síntomas motores de forma natural, reproducible y cercana a la experiencia real de los pacientes”, aclararon los investigadores.

Para los estudiosos, "el objetivo no es sustituir la valoración clínica, sino explorar si un conjunto de tareas cotidianas, sencillas y reproducibles pueden aportar información objetiva sobre el estado motor de las personas con párkinson”.

De hecho, la clave es acercar la evaluación al entorno real de la persona afectada, manteniendo al mismo tiempo un protocolo suficientemente controlado para que los datos sean comparables.

En el estudio participaron 22 personas con enfermedad de Parkinson y 16 personas sanas como grupo control. Cada participante realizó la tarea durante una semana. En una primera sesión, el ejercicio se llevó a cabo en condiciones supervisadas. Posteriormente, los participantes repitieron la actividad en su domicilio, sin supervisión directa, y regresaron al final del estudio para una última sesión supervisada. Este diseño permitió comparar el rendimiento del sistema tanto en un entorno controlado como en condiciones reales de uso.

Según la UPM, los resultados muestran diferencias claras entre los grupos, pues "las personas con párkinson presentaron, de forma sistemática, menor amplitud de movimiento, una frecuencia de oscilación más lenta y una disminución progresiva de la energía de la señal a lo largo de la tarea”.

El grupo de investigadores también señaló que “el estudio demuestra que el diseño de la actividad es tan importante como los algoritmos". Según los promotores de la investigación, una tarea cotidiana, bien definida y fácil de reproducir puede generar señales con suficiente información como para que los modelos de inteligencia artificial extraigan datos útiles incluso cuando la medición se realiza en casa.

La Politécnica destacó que una herramienta de este tipo "podría facilitar en el futuro el seguimiento longitudinal de síntomas motores, reducir la necesidad de desplazamientos frecuentes para determinadas evaluaciones y aportar información complementaria al profesional sanitario sobre la evolución del paciente en su entorno habitual”.