Una nueva forma de analizar la escritura

Un equipo liderado por Ishan Ayus, de la Siksha ‘O’ Anusandhan University, desarrolló un sistema que utiliza inteligencia artificial para analizar ejercicios de escritura y dibujo realizados con un bolígrafo equipado con sensores.

La investigación, publicada en Discover Computing y Springer, se basa en dos fuentes de información. Por un lado, analiza las imágenes de espirales y meandros —líneas en zigzag— realizadas por los participantes. Por otro, registra los movimientos del bolígrafo, incluyendo presión, inclinación y aceleración.

De esta manera, el sistema no solo observa cómo termina el dibujo, sino también cómo fue realizado: pequeños temblores, cambios de velocidad y variaciones en la fuerza que pueden resultar prácticamente imperceptibles para el ojo humano.

La IA combina imágenes y movimientos

Para procesar las imágenes, los investigadores utilizaron modelos de redes neuronales profundas como ViT y DaViT, mientras que las señales dinámicas del bolígrafo fueron analizadas mediante Conv1D-BiGRU.

La información de ambas modalidades se integra mediante un algoritmo denominado SNAKE, diseñado para determinar qué tipo de señal ofrece mayor información y combinarla para mejorar la clasificación.

En las pruebas, el sistema alcanzó una precisión del 98,95% en los patrones de meandro y del 97,74% en los ejercicios de espirales, resultados que los investigadores consideraron una mejora estadísticamente significativa frente a métodos que utilizan una única fuente de información.

¿Por qué la escritura puede revelar señales de Parkinson?

El Parkinson puede afectar la motricidad fina, provocando alteraciones en los movimientos que pueden ser difíciles de detectar durante las primeras etapas.

Según los investigadores, las imágenes de los dibujos permiten identificar irregularidades, distorsiones y temblores en los trazos, mientras que los sensores del bolígrafo aportan información sobre fluctuaciones de velocidad, presión y movimiento.

La combinación de ambas fuentes permite analizar tanto el resultado final como el proceso utilizado para realizarlo.

Un método sencillo, pero todavía experimental

El método detecta temblores y cambios de velocidad imperceptibles al ojo humano (Ayus et al., Discov. Comput., 2026)

Una de las principales ventajas de la propuesta es que no requiere procedimientos invasivos. La evaluación puede realizarse mediante un bolígrafo inteligente y unos minutos de ejercicios.

Sin embargo, los resultados deben interpretarse con cautela. El estudio incluyó solamente 66 participantes: 31 personas con Parkinson y 35 controles sanos. Por eso, los propios autores advierten que el sistema todavía se encuentra en etapa de investigación y no reemplaza una evaluación neurológica ni constituye una herramienta de diagnóstico clínicamente validada.

Los próximos pasos contemplan probar la tecnología en grupos más numerosos y diversos, además de incorporar otras señales digitales, como la voz y la marcha, y adaptar el sistema a dispositivos de uso cotidiano, como tabletas o smart pens.

Si estas pruebas posteriores confirman su eficacia, el análisis automatizado de movimientos durante tareas tan simples como dibujar una espiral podría convertirse en una herramienta complementaria para detectar señales de Parkinson de manera más temprana y objetiva.