Un sistema basado en video y aprendizaje automático logra evaluar con mayor precisión los cambios sutiles al caminar, incluso antes de que sean evidentes en la clínica.
Un equipo internacional de investigadores reportó en Communications Medicine un avance en la evaluación de los trastornos de la marcha en personas con ataxia, un grupo de enfermedades neurológicas caracterizadas por la pérdida progresiva del equilibrio y la coordinación. El estudio demuestra que el análisis de video mediante modelos de aprendizaje automático puede medir estas alteraciones con mayor sensibilidad que las escalas clínicas tradicionales, sin necesidad de sensores corporales o dispositivos portátiles.
Actualmente, la gravedad de la ataxia se valora con escalas clínicas como la SARA, que asigna puntajes relativamente amplios y depende de la observación del especialista. Esto limita la detección de cambios leves o progresivos en la forma de caminar. Con el objetivo de superar esta limitación, los investigadores analizaron videos de caminata normal tomados durante evaluaciones clínicas de 91 pacientes con distintos tipos de ataxia y 28 personas sanas.
A partir de estas grabaciones, el equipo utilizó un sistema de captura de movimiento sin sensores basado en visión por computadora, capaz de identificar automáticamente la posición de articulaciones y segmentos del cuerpo. Con esos datos se generaron series temporales de distancias y ángulos corporales, que luego fueron analizadas mediante distintos modelos de aprendizaje automático para reproducir el puntaje clínico de la marcha y detectar diferencias sutiles entre individuos.
Los resultados mostraron que el mejor modelo logró clasificar la gravedad de los trastornos de la marcha con una precisión ligeramente superior a la de evaluadores humanos entrenados. Además, fue capaz de distinguir a personas con ataxia en fases muy tempranas, cuyo caminar es considerado normal en la evaluación clínica, de los participantes sanos. También identificó cambios longitudinales en la marcha a lo largo del tiempo, algo que las escalas clínicas no captaron de forma consistente.
Otro hallazgo relevante del análisis explicativo fue que los movimientos de los brazos y los hombros aportaron información clave para diferenciar los niveles de afectación al caminar. En este sentido, el estudio sugiere que la ataxia no solo altera las piernas, sino la coordinación global del cuerpo, incluso en etapas iniciales de la enfermedad.
De acuerdo con los autores, este enfoque abre la puerta al desarrollo de biomarcadores digitales más sensibles para la ataxia, útiles tanto en la práctica clínica como en ensayos terapéuticos. Al basarse únicamente en video, el método podría integrarse fácilmente en hospitales o incluso en evaluaciones a distancia desde el hogar, facilitando un seguimiento más continuo y personalizado de la progresión de la enfermedad y de la respuesta a futuros tratamientos.
