Un bolígrafo con inteligencia artificial identifica el párkinson a través de la escritura
Un equipo científico ha incorporado inteligencia artificial y tinta magnética en este utensilio cotidiano para detectar la enfermedad neurodegenerativa en sus fases tempranas. El dispositivo podría ser, según explican en Sinc, una solución barata en la identificación del párkinson y de fácil distribución entre grandes poblaciones o en zonas con pocos recursos.
Este bolígrafo, que incorpora IA y tinta magnética, es capaz de detectar el párkinson en sus fases tempranas
Ha sido desarrollado por un equipo de la Universidad de California en Los Ángeles https://t.co/EjSDgegb3S
— SINC (@agencia_sinc) June 3, 2025
Científicos de la Universidad de California en Los Ángeles (EE UU) desarrollaron un bolígrafo con ferrofluido, una tinta con pequeñas partículas imantadas. Al escribir, la tinta se desplaza y genera señales eléctricas analizables mediante inteligencia artificial.
El estudio, publicado en Nature Chemical Engineering, indica que su funcionamiento podría ayudar a detectar el párkinson, ya que integra una red neuronal capaz de identificar patrones en los textos manuscritos de personas con esta enfermedad neurodegenerativa.
Su sistema analiza los movimientos de los pacientes en el aire, o en cualquier superficie, y distingue su caligrafía para diferenciar con una precisión de más del 95 % si una persona tiene o no párkinson en las fases iniciales de la enfermedad.
Tareas fáciles de escritura
El investigador principal del estudio, Jun Chen y su equipo reclutaron a 16 personas para su proyecto: 3 pacientes de ellos tenían párkinson y 13 no, con una distribución equitativa por sexo. Los participantes realizaron tareas fáciles de escritura como el dibujo de líneas onduladas para asegurarse de que no hubiera complicaciones para las personas con dificultades de lectura o hablantes no nativos.
El bolígrafo registró señales eléctricas gracias al movimiento que los participantes hacían al escribir y detectaron que, en aquellos con la enfermedad, surgían picos menores asociados a irregularidades motoras. Después, una red neuronal distinguió a las personas que tenían la enfermedad y las que no con una precisión media del 96,22 %.
Diagnóstico complementario
Tradicionalmente, dado que la mayoría de los síntomas diferenciales incluyen temblores en las extremidades, el diagnóstico tradicional se realizaba mediante la observación médica de las habilidades del paciente.
Ahora, este nuevo sistema permite saber si una persona tiene la afección en zonas con menores recursos. Esto se debe a que su fabricación depende de la impresión 3D y se elabora con materiales de bajo coste.
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