Un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Tel Aviv y del Centro Médico Sourasky de Tel Aviv desarrolló un modelo innovador basado en el aprendizaje automático que analiza la longitud del paso como una medida sensible y no invasiva de una amplia gama de problemas asociados con el envejecimiento, el deterioro cognitivo y muchas enfermedades neurológicas.
El modelo desarrollado en Israel podría ser útil para una monitorización continua del cerebro, en busca de la detección temprana y el monitoreo de enfermedades como el Parkinson, el Alzheimer y la esclerosis múltiple.
Se puede integrar en un dispositivo portátil que se adhiere a la parte baja de la espalda con cinta adhesiva para la piel, y permite la monitorización continua de los pasos en la vida cotidiana del paciente. A partir de esa información, se utilizan tecnologías de aprendizaje automático para convertir los datos en una estimación precisa de la longitud del paso y así tener un diagnóstico precisos de la salud cerebral.
Jeffrey Hausdorff, uno de los investigadores del estudio, que pertenece al Departamento de Terapia Física en la Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud y la Escuela de Neurociencia Sagol de la Universidad de Tel Aviv, explicó que “hoy en día, es común medir la longitud del paso usando dispositivos que se encuentran en laboratorios y clínicas especializadas. Si bien estas pruebas son precisas, solo proporcionan una vista instantánea de la marcha de una persona que probablemente no refleja completamente el funcionamiento real en el mundo. La monitorización continua, 24/7, como la que permite este nuevo modelo, puede capturar este comportamiento de caminar en el mundo real”.