Algoritmo estudiantil anticipa el diagnóstico de Parkinson

Desde el campus de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), un grupo de jóvenes investigadores ha dado un paso significativo hacia la aplicación de tecnología para el bien común. Ricardo Molina Coronel, de 23 años, es uno de ellos. Junto con su compañero Andrés Moscoso y bajo la tutoría de los docentes Enrique Peláez y Edwin Padreza, ha trabajado en un sistema que podría revolucionar la forma en que se detecta el Parkinson.

"Lo que buscamos fue dar una solución a una enfermedad que, aunque es incurable, puede ser tratada con mayor efectividad si se diagnostica de forma temprana", explica Ricardo con serenidad, como quien sabe que está hablando de algo serio, pero también esperanzador. El Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más común en el mundo. Sin embargo, su diagnóstico temprano sigue siendo un desafío: los métodos actuales, aunque estandarizados, se basan en la percepción del médico y su experiencia con otros pacientes. “No existe una forma cuantitativa de hacerlo”, afirma.

Ante esta limitación, los estudiantes de ingeniería en computación decidieron integrar sensores inerciales, conocidos como IMUs, con modelos de inteligencia artificial. “Estos sensores pueden detectar los movimientos con mayor precisión que el ojo humano”, añade Ricardo. El sistema registra cómo caminan los pacientes, y a través de algoritmos entrenados, se puede identificar patrones que revelan si existe o no indicios de la enfermedad.

Datos relevantes para Ecuador

El proyecto utilizó datos recopilados previamente en Colombia, donde pacientes sanos y personas con Parkinson caminaron en línea recta mientras llevaban los sensores colocados en brazos y piernas. “Nosotros analizamos esos datos con diez modelos distintos de inteligencia artificial”, relata Ricardo, “y logramos una precisión del 95% para diferenciar entre personas sanas y aquellas con la enfermedad”. Este porcentaje supera con creces el 70% de aciertos que ofrecen los métodos convencionales.

Pero la propuesta no termina en el laboratorio. Ricardo insiste en que este desarrollo tiene proyección local. “Los síntomas motores son similares en todas partes, así que los datos que usamos en Colombia pueden aplicarse perfectamente aquí, en Ecuador”, señala. Y lo más interesante es que la implementación es sencilla y accesible: los sensores tienen un costo aproximado de 50 dólares cada uno y se puede realizar la prueba en pocos minutos. “Solo se necesita que el paciente camine uno o dos minutos en línea recta, se captan los datos y se ingresan a la aplicación web que desarrollamos”, explica.

Modelo de programación

Esa aplicación fue construida en Python y permite utilizar el modelo entrenado sin necesidad de tener conocimientos avanzados. “Lo ideal es que este sistema funcione como un método de apoyo al diagnóstico médico, un seguimiento no invasivo y de bajo costo”, destaca.

Este módulo forma parte de un proyecto mayor impulsado por ESPOL, en el que se abordan distintos enfoques para detectar el Parkinson: análisis de la voz, escritura, marcha, entre otros. En el caso de Ricardo y Andrés, su responsabilidad fue centrarse en los movimientos corporales durante la marcha. “Trabajamos para el Laboratorio de Bioingeniería de la Facultad de Ingeniería en Computación y Producción. Nuestro cliente fue el doctor Francis Weiss”, comenta.

Accesibilidad para todos

Si bien la aplicación aún no tiene un nombre definido, el equipo está abierto a que su tecnología se utilice en más espacios. “Si alguien quiere usarla, puede contactarse con nosotros. Aunque el cliente inicial fue el laboratorio, no es un producto exclusivo”, aclara.

Lo que empezó como un trabajo académico, se proyecta ahora como una herramienta con impacto real. “La inteligencia artificial, bien usada, puede mejorar vidas. Esa es la idea que siempre tuvimos al iniciar este proyecto”, concluye Ricardo con una mezcla de humildad y orgullo.

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