Cuantificación interpretable y granular basada en video de las características motoras del test de digitopulsión en la enfermedad de Parkinson

Cuantificar con precisión las características motoras en la enfermedad de Parkinson es crucial para monitorear la progresión de la enfermedad y optimizar las estrategias de tratamiento. El test de digitopulsión es una evaluación motora estándar. Los médicos evalúan visualmente el rendimiento del paciente al pulsar y asignan una puntuación global de gravedad basada en la amplitud, velocidad e irregularidad de los toques. La grabación simultánea en video durante el test estándar permite una cuantificación más objetiva y continua de las características motoras detalladas, reduciendo así la subjetividad y la variabilidad entre evaluadores inherentes a las evaluaciones clínicas. Este artículo presenta un método basado en visión por computadora para cuantificar características motoras granulares de la enfermedad de Parkinson a partir de grabaciones de video. Se proponen cuatro conjuntos de características clínicas relevantes para caracterizar hipocinesia, bradicinesia, efecto secuencia y pausas con vacilación. Evaluamos nuestro enfoque en grabaciones de video y evaluaciones clínicas de 446 personas con Parkinson del Proyecto Personalizado de Parkinson. Usando análisis de componentes principales con rotación varimax, mostramos que las características extraídas se alinean en gran medida con los cuatro déficits motores definidos clínicamente, revelando además subestructuras de mayor resolución dentro de los dominios de efecto secuencia y pausas con vacilación. Además, utilizamos estas características para entrenar clasificadores de aprendizaje automático para estimar la puntuación de gravedad del test de digitopulsión de la Movement Disorder Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS). En comparación con enfoques de última generación, nuestro método alcanza mayor precisión en la predicción de puntuaciones MDS-UPDRS, proporcionando al mismo tiempo una cuantificación interpretable de las características motoras individuales del digitopulsión. Adicionalmente, presentamos el primer conjunto de datos a gran escala de digitopulsión, compuesto por 4073 grabaciones de video. En resumen, el marco propuesto ofrece una solución práctica para la evaluación objetiva de las características motoras del Parkinson, que potencialmente puede aplicarse en entornos clínicos y remotos. Se requieren trabajos futuros para evaluar su capacidad de respuesta al tratamiento sintomático y a la progresión de la enfermedad.