Artificial intelligence to identify early signs of Parkinson's/Inteligencia artificial para identificar señales tempranas de Parkinson

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Parkinson's disease is a chronic and progressive neurodegenerative disorder that primarily affects the central nervous system, causing movement disorders. It is the second most common neurodegenerative disease, after Alzheimer's. The primary cause of Parkinson's disease symptoms is the progressive death or degeneration of neurons in a part of the brain called the substantia nigra, which are responsible for producing dopamine, a neurotransmitter crucial for controlling muscle movement, coordination, and balance.

La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo crónico y progresivo que afecta principalmente al sistema nervioso central, causando trastornos del movimiento. Es la segunda enfermedad neurodegenerativa más común, después del Alzheimer. La causa principal de los síntomas de la enfermedad de Parkinson es la muerte o degeneración progresiva de las neuronas en una parte del cerebro llamada sustancia negra, responsables de producir dopamina, un neurotransmisor crucial para controlar el movimiento muscular, la coordinación y el equilibrio.

Parkinson's disease is estimated to affect more than 10 million people worldwide. Although 5% to 10% of cases occur in people under the age of 50, the majority of those affected are older. Due to the aging of the global population, this number is expected to increase considerably in the coming decades. Some studies even project that by 2050, the number of people affected could exceed 25 million, highlighting the importance of research and the search for more effective treatments and earlier diagnosis.

Se estima que la enfermedad de Parkinson afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo. Aunque existen entre un 5% y 10 % que se producen en personas menores de cincuenta años, la mayoría de los afectados son personas mayores. Por ello debido al envejecimiento de la población global, se espera que este número aumente considerablemente en las próximas décadas. Algunos estudios incluso proyectan que para el año 2050, la cantidad de personas afectadas podría superar los 25 millones, lo que destaca la importancia de la investigación y la búsqueda de tratamientos más efectivos y un diagnóstico más temprano.

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But now a new artificial intelligence, developed by researchers at the University of Florida, can detect early signs of Parkinson's by analyzing home videos of simple movements, such as rhythmic finger tapping, taken with common cell phones. This technique uses machine learning algorithms to analyze almost imperceptible motor details, focusing especially on the rhythmic tapping of the index finger and thumb. It extracts variables such as the amplitude, speed, and regularity of the movements, and constructs an individual "motor profile."

Pero ahora una nueva inteligencia artificial, desarrollada por investigadores de la Universidad de Florida, puede detectar señales tempranas de Parkinson analizando videos caseros de movimientos simples, como el golpeteo rítmico de dedos, realizados con teléfonos móviles comunes. Esta técnica utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar detalles motrices casi imperceptibles, enfocándose especialmente en el gesto de golpetear los dedos índice y pulgar de manera rítmica, extrae variables como la amplitud, velocidad y regularidad de los movimientos, y construye un “perfil motor” individual.

The system demonstrated over 80% accuracy in differentiating between healthy individuals, Parkinson's patients, and individuals with idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD), a condition considered a strong predictor of neurodegenerative diseases. Most relevant is its ability to identify the "sequence effect," a progressive decrease in movement amplitude and speed during the task, which may be an early marker of brain damage.

El sistema demostró una precisión superior al 80% para diferenciar entre personas sanas, pacientes con Parkinson y personas con trastorno de conducta del sueño REM idiopático (iRBD), una condición considerada predictora fuerte de enfermedades neurodegenerativas. Lo más relevante es su capacidad de identificar el “efecto de secuencia”, una disminución progresiva de la amplitud y velocidad del movimiento durante la tarea, algo que puede ser un marcador temprano de alteración cerebral.

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This technology doesn't require specialized equipment, just a cell phone camera or webcam, making it possible to perform precise motor assessments remotely or in places without access to specialized medical care. This opens the door to mass preventive diagnoses and remote monitoring of at-risk individuals. The results obtained help neurologists by allowing them to detect changes invisible to the human eye, facilitating earlier and more objective diagnoses. Transforming minimal gestures into clinical information offers a revolutionary avenue for early detection and continuous monitoring of Parkinson's disease.

Esta tecnología no requiere un equipamiento especializado, basta con una cámara de móvil o webcam, lo que hace posible realizar evaluaciones motoras precisas a distancia o en lugares sin acceso a atención médica especializada. Esto abre la puerta a diagnósticos preventivos masivos y seguimiento remoto en personas de riesgo. Los resultados obtenidos ayudan a los neurólogos permitiendoles captar cambios invisibles para el ojo humano y facilitando diagnósticos más anticipados y objetivos. Transformar gestos mínimos en información clínica ofrece una vía revolucionaria para la detección precoz y el monitoreo continuo del Parkinson.

The deployment of this new AI in public hospitals is in the clinical trials and early pilot phase, but there are already advanced projects in Spain and Europe, and some public hospitals have begun to incorporate related technologies. For now, implementation is limited to clinical trials and specialized units, not as a standard tool in the national public network. Large-scale validation and health protocols are lacking, although promising results are accelerating adoption by health authorities.

El despliegue de esta nueva IA en hospitales públicos está en fase de pruebas clínicas y primeras experiencias piloto, pero ya existen proyectos avanzados en España y Europa y algunos hospitales públicos han comenzado a incorporar tecnologías relacionadas. De momento, la implementación está limitada a ensayos clínicos y unidades especializadas, no como herramienta estándar en la red pública nacional. Faltan validaciones a gran escala y protocolo sanitario, aunque los resultados prometedores aceleran la adopción por parte de las autoridades sanitarias

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https://www.nature.com/articles/s41746-023-00905-9

https://www.infobae.com/salud/ciencia/2025/09/12/como-la-inteligencia-artificial-puede-identificar-senales-tempranas-de-parkinson-en-simples-videos-caseros/