{"id":67606,"date":"2026-02-17T09:31:17","date_gmt":"2026-02-17T15:31:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=67606"},"modified":"2026-02-17T10:00:31","modified_gmt":"2026-02-17T16:00:31","slug":"videos-con-smartphone-y-deep-learning-abren-nuevas-posibilidades-para-evaluar-la-marcha-en-parkinson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/videos-con-smartphone-y-deep-learning-abren-nuevas-posibilidades-para-evaluar-la-marcha-en-parkinson\/","title":{"rendered":"Videos con smartphone y deep learning abren nuevas posibilidades para evaluar la marcha en Parkinson"},"content":{"rendered":"
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Una perspectiva en npj Digital Medicine analiza el potencial cl\u00ednico de grabaciones simples para apoyar el seguimiento remoto y objetivo de la enfermedad<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Una perspectiva publicada en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> examina el alcance cl\u00ednico de un estudio reciente que aplic\u00f3 aprendizaje profundo o deep learning<\/em> al an\u00e1lisis de videos grabados con tel\u00e9fonos inteligentes para evaluar alteraciones de la marcha en personas con enfermedad de Parkinson. El texto destaca que este enfoque podr\u00eda complementar las herramientas tradicionales de valoraci\u00f3n cl\u00ednica y ampliar el acceso a seguimiento especializado.<\/p>

La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo caracterizado por la p\u00e9rdida de neuronas productoras de dopamina y por s\u00edntomas motores como lentitud de movimiento, inestabilidad al caminar y temblor en reposo. En ausencia de terapias modificadoras de la enfermedad, el tratamiento se centra en el control sintom\u00e1tico. Sin embargo, la variabilidad entre pacientes, las fluctuaciones diarias y la respuesta cambiante a medicamentos como la levodopa dificultan los ajustes terap\u00e9uticos individualizados.<\/p>

En la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, la evaluaci\u00f3n suele apoyarse en escalas como la Movement Disorder Society Unified Parkinson\u2019s Disease Rating Scale, que requieren personal entrenado y pueden presentar variabilidad entre evaluadores. Adem\u00e1s, la valoraci\u00f3n de la marcha se resume en pocos \u00edtems con escalas ordinales, lo que limita la captura de matices cl\u00ednicamente relevantes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio analizado en la perspectiva desarroll\u00f3 un sistema que utiliza videos tomados de perfil con un tel\u00e9fono inteligente mientras la persona camina. A partir de estas grabaciones, un modelo de aprendizaje profundo extrae patrones de movimiento articular y genera estimaciones de la severidad de la alteraci\u00f3n de la marcha. De acuerdo con los resultados descritos, las predicciones del modelo se aproximaron a las puntuaciones consensuadas por especialistas y lograron identificar diferencias entre estados con y sin medicaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Un aspecto se\u00f1alado por los autores de la perspectiva es la capacidad del sistema para ofrecer salidas interpretables, es decir, indicar qu\u00e9 caracter\u00edsticas del movimiento influyen en sus predicciones. Entre las variables destacadas se encuentran la velocidad del tobillo y de la cabeza, que mostraron asociaci\u00f3n con la severidad cl\u00ednica y con el estado farmacol\u00f3gico. Este desglose en subcomponentes de la marcha podr\u00eda facilitar intervenciones m\u00e1s dirigidas, por ejemplo en rehabilitaci\u00f3n f\u00edsica.<\/p>

M\u00e1s all\u00e1 del rendimiento t\u00e9cnico, el texto subraya el posible impacto en el acceso a la atenci\u00f3n. En distintos contextos, una proporci\u00f3n considerable de personas con Parkinson no consulta regularmente a un neur\u00f3logo y un porcentaje menor accede a especialistas en trastornos del movimiento. Ante el aumento proyectado de casos en las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, herramientas que permitan evaluaciones remotas y objetivas podr\u00edan contribuir a modelos de atenci\u00f3n descentralizados, integrando la captura de video en consultas presenciales o de telemedicina.<\/p>

La perspectiva tambi\u00e9n sit\u00faa este enfoque frente a otras tecnolog\u00edas, como los dispositivos port\u00e1tiles que registran de forma continua la actividad motora. Aunque los wearables ofrecen informaci\u00f3n prolongada en condiciones de vida diaria, su incorporaci\u00f3n a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica ha sido limitada por barreras de flujo de trabajo, dificultades de interpretaci\u00f3n y problemas de adherencia por parte de los pacientes. El an\u00e1lisis de video con smartphone, al integrarse en din\u00e1micas ya existentes de evaluaci\u00f3n cl\u00ednica, podr\u00eda resultar m\u00e1s aceptable en ciertos escenarios, aunque su car\u00e1cter epis\u00f3dico restringe la observaci\u00f3n continua.<\/p>

No obstante, los autores advierten que la implementaci\u00f3n requiere pasos adicionales. Entre ellos, validaciones externas en poblaciones diversas, definici\u00f3n clara de los contextos de uso y evaluaci\u00f3n del impacto real en decisiones terap\u00e9uticas y resultados cl\u00ednicos. Tambi\u00e9n mencionan desaf\u00edos t\u00e9cnicos, como la calidad de las grabaciones y la inclusi\u00f3n de personas que utilizan dispositivos de apoyo para la movilidad.<\/p>

En conjunto, la perspectiva plantea que el an\u00e1lisis automatizado de videos cotidianos puede convertirse en una herramienta complementaria dentro del ecosistema digital de atenci\u00f3n al Parkinson. Su integraci\u00f3n efectiva depender\u00e1 de estudios que demuestren utilidad cl\u00ednica, factibilidad operativa y beneficios concretos para las personas que viven con la enfermedad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-026-02447-2<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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