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¿Puede la captura de movimiento detectar enfermedades antes de los síntomas?
- hace 4 horas
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¿Es posible identificar señales tempranas de enfermedad observando únicamente la forma en que se mueve una persona?
Aquí puedes ver el artículo original.
Esta es una de las preguntas que impulsa la investigación del Dr. Matthew Banger, técnico del laboratorio de análisis de marcha del MSk Lab del Imperial College de Londres, donde la captura de movimiento sale del laboratorio para aplicarse en contextos reales. El objetivo es comprender mejor cómo se desarrollan las enfermedades musculoesqueléticas y, potencialmente, detectarlas antes de aparecer los primeros síntomas.
El equipo está explorando cómo la tecnología de análisis del movimiento puede ayudarnos a medir con mayor precisión la biomecánica humana y ofrecer nuevas herramientas para la investigación médica y la prevención.
El movimiento como indicador temprano de enfermedad
Antes de que muchas enfermedades se manifiesten clínicamente, el cuerpo suele mostrar pequeñas adaptaciones en la forma de moverse.
Cambios casi imperceptibles en la postura, la alineación corporal o la manera de caminar pueden indicar que el organismo está compensando algún problema subyacente. Estas alteraciones pueden aparecer años antes de que una persona experimente dolor o limitaciones funcionales.
El reto consiste en detectar estas variaciones con suficiente antelación como para que tengan valor clínico. Nuestros compañeros de Target3D Ltd tuvieron la oportunidad de hablar con Matthew sobre la investigación en un reciente evento de Imperial Lates.
"Estamos tratando de determinar qué tan pronto podemos comenzar a detectar estas cosas", explica el Dr. Matthew Banger.
Tradicionalmente, los laboratorios de biomecánica utilizan sistemas de captura de movimiento con marcadores altamente precisos. Tecnologías como las desarrolladas por Optirack permiten registrar el movimiento con precisión milimétrica mediante cámaras infrarrojas y marcadores retrorreflectantes colocados en puntos específicos del cuerpo.
Este método permite reconstruir digitalmente el esqueleto humano y analizar con gran detalle la cinemática de cada articulación.
Sin embargo, este tipo de captura requiere tiempo, equipamiento especializado y sesiones de laboratorio controladas, lo que dificulta su aplicación a gran escala en poblaciones amplias.
Captura de movimiento sin marcadores en entornos reales
Para superar estas limitaciones, el equipo del Imperial College está experimentando con sistemas de captura de movimiento sin marcadores.
Combinando cámaras de vídeo sincronizadas de OptiTrack con modelos de aprendizaje automático de Theia Markerless el sistema es capaz de detectar características del cuerpo humano y reconstruir automáticamente un modelo esquelético en 3D.
Este proceso permite analizar aspectos como:
Posición de la cabeza
Alineación de hombros y cadera
Seguimiento de rodillas
Patrones de marcha
Distribución del peso corporal
Todo ello sin necesidad de colocar marcadores físicos en el cuerpo.
Mediante modelos biomecánicos avanzados, el sistema estima el movimiento esquelético incluso bajo la ropa y los tejidos blandos, lo que convierte esta tecnología en una herramienta de análisis rápida, escalable y mucho más accesible.
Parte de la implementación técnica de estas soluciones se ha realizado con el asesoramiento de los especialistas de nuestros compañeros de Target3D Ltd en Londres, cuyo equipo lleva años desarrollando aplicaciones avanzadas de captura de movimiento para investigación científica, medicina y biomecánica.
El resultado es una herramienta de análisis rápida, escalable y sorprendentemente accesible.
Durante un evento público llamado Imperial Lates, el equipo consiguió registrar datos de aproximadamente 100 participantes en solo tres horas. En otro evento de dos días, analizaron el movimiento de más de 300 personas.
El objetivo a medio plazo es aún más ambicioso: analizar el movimiento de 10.000 personas en los próximos dos años.
De la detección temprana al análisis profundo
Cuando los datos indican que el patrón de movimiento de una persona se desvía de lo considerado saludable, los investigadores pueden invitarla a realizar un análisis más exhaustivo en el laboratorio.
En ese entorno se combinan diferentes enfoques:
El análisis biomecánico detallado, los estudios de movimiento en laboratorio, los análisis bioquímicos y la colaboración interdisciplinar con especialistas médicos.
El objetivo no es necesariamente “curar” enfermedades como la artritis, sino identificarlas antes de que progresen y permitir intervenciones tempranas que mejoren la calidad de vida del paciente.
Acercar la investigación a la comunidad
Uno de los aspectos más interesantes del proyecto es su enfoque en la accesibilidad.
En lugar de esperar a que las personas acudan a la universidad, los investigadores están llevando la tecnología directamente a la comunidad.
Eventos en centros culturales, espacios públicos u organizaciones locales permiten recopilar datos de poblaciones mucho más diversas. Este aspecto es clave para entender cómo evolucionan las enfermedades en distintos grupos demográficos.
La captura sin marcadores facilita enormemente este enfoque.
Con una simple grabación de tres minutos combinada con un breve cuestionario puede generar un perfil biomecánico suficientemente detallado para el análisis científico.
Algo que sería prácticamente imposible con sesiones tradicionales de laboratorio.
Por qué esta investigación es importante
Las enfermedades musculoesqueléticas son una de las principales causas de dolor crónico y discapacidad en todo el mundo.
La artritis, por ejemplo, afecta a millones de personas y en muchos casos se diagnostica cuando el daño en las articulaciones ya es significativo.
En ese punto, el tratamiento suele centrarse en gestionar el deterioro, más que en prevenirlo.
Sin embargo, cambios en la marcha, en la forma de cargar peso o en la mecánica de la rodilla pueden aparecer años antes de que aparezca el dolor.
Hasta ahora, la falta de herramientas escalables para medir estos cambios ha limitado la detección temprana.
La combinación de captura de movimiento, análisis biomecánico y cuestionarios clínicos permite construir lo que el Dr. Banger describe como:
“una imagen muy completa de cada persona”.
Un perfil de movimiento que, en el futuro, podría alertar sobre posibles problemas antes incluso de que el paciente ponga un pie en la sala de espera de un médico de cabecera.
Un futuro con nuevas aplicaciones
Si este enfoque demuestra su eficacia, sus aplicaciones podrían ir mucho más allá de la artritis.
La forma en que nos movemos puede reflejar numerosos procesos fisiológicos que ocurren en el cuerpo. Con herramientas adecuadas de análisis del movimiento a gran escala, esta metodología podría aplicarse a múltiples áreas de la medicina preventiva.
Como resume el Dr. Banger:
“Simplemente estamos intentando ayudar a las personas a afrontar mejor la aparición de estas enfermedades y, potencialmente, responder mejor a los tratamientos.”
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En Target3D Iberia trabajamos estrechamente con el equipo de Target3D en Londres para acercar estas tecnologías a universidades, centros de investigación y empresas en España y Portugal y en todo el mundo.
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