Un móvil para la detección temprana de párkinson y alzhéimer

Desde que los dispositivos de uso personal incorporaron el apellido inteligente, cada vez tenemos menos secretos para estos aparatos. Es más, gracias a sus prestaciones biométricas, ahora incluso podrían descubrir alteraciones en nuestro comportamiento antes de que nosotros mismos seamos conscientes de que algo marcha mal y avisarnos para poner remedio. Por ejemplo, los resultados preliminares del proyecto de investigación Bio-Guard destacan la “enorme” capacidad de los teléfonos móviles para detectar comportamientos neuromotores anormales en el usuario, con porcentajes de acierto cercanos al 98%. Con las herramientas adecuadas, el correcto tratamiento de esta información podría aplicarse en el mundo de la medicina para que nuestros dispositivos ayuden a identificar algunos estadios o etapas iniciales de enfermedades neuromotoras o neurodegenerativas como párkinson o alzhéimer, lo que permitiría iniciar un tratamiento con rapidez, así como monitorizar la evolución de los pacientes ya diagnosticados.

No es ninguna novedad que los smartphones y tabletas son capaces de identificar quién los está utilizando mediante la biometría asociada a parámetros fisiológicos, es decir, el reconocimiento de la voz, el iris, la huella dactilar o el rostro, algo que sobre todo se ha aplicado en el ámbito de la seguridad como método de desbloqueo sin necesidad de introducir contraseñas. Pero los sensores de las cámaras, las pantallas táctiles, los teclados virtuales o los micrófonos de estos terminales también pueden llegar a reconocer a una persona si toman nota de sus hábitos de uso. Esto es lo que se conoce como biometría conductual o de comportamiento, que es precisamente el ámbito en el que se centra Bio-Guard, un proyecto de un grupo de investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid al que la Fundación BBVA ha destinado cerca de 99.000 euros como parte de su programa de Ayuda a Equipos de Investigación en Big Data.

• Algoritmos que vigilan conductas

La biometría conductual tiene en cuenta el modo en el que realizamos determinadas acciones con nuestros dispositivos: sujetar el terminal, presionar la pantalla, teclear, hacer scroll o swipe, agrandar una imagen con los dedos, arrastrar un icono, hacer una búsqueda por voz… Esta interacción diaria entre el hombre y la máquina a través de gestos cotidianos supone un filón del que se puede extraer una avalancha de datos con los que después es posible establecer parámetros y crear patrones. De hecho, tal y como explica a EL PAÍS Retina Javier Ortega García, vicerrector de Innovación, Transferencia y Tecnología de la Universidad Autónoma de Madrid e investigador principal de Bio-Guard, un móvil es capaz de recabar cada segundo unas 8.000 muestras de información a partir de la forma de hablar del usuario y cerca de otras 200 en su manera de escribir.

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Según Ortega, la biometría conductual estudia acciones que, aunque tienen cierta variabilidad, “se pueden modelar estadísticamente para reconocer y diferenciar individuos”. Para ello, Bio-Guard aplica técnicas de big data e inteligencia artificial con las que monitoriza los hábitos de uso con el móvil mediante un conjunto de algoritmos: “A través de aprendizaje automático y las redes neuronales profundas propias del deep learning extraemos este tipo de información biométrica para conocer con mayor profundidad al usuario de un dispositivo, con lo que también se personaliza aún más la interacción con las aplicaciones instaladas y la seguridad se garantiza sin emplear contraseñas u otras formas de identificación tradicionales”.

• Hábitos que se alejan del patrón

En la práctica, los dispositivos empleados para esta investigación, en la que intervienen más de 100 cooperantes que han cedido el acceso a sus datos con fines científicos, llevan cargados unos patrones de normalidad médica que se adaptan a las particularidades de cada usuario a medida que utilizan el terminal. “Si los indicadores de las acciones cotidianas de la persona comienzan a separarse de dichos patrones, podría ser debido a un estrés neuromotor o al inicio de una patología neuromotora”, comenta Ortega.

El investigador principal de Bio-Guard insiste en que este proyecto no tiene como objetivo desarrollar soluciones o productos concretos, sino demostrar la capacidad de la biometría conductual para detectar esos patrones anormales, así como lograr un uso más personalizado de los dispositivos gracias al reconocimiento de los hábitos del propietario. Pero a su juicio, en cuanto finalice la investigación y se presenten resultados definitivos, las compañías interesadas en el proyecto podrían crear aplicaciones “de manera inmediata” para, entre otros objetivos, hacer esos diagnósticos en fases tempranas, realizar un seguimiento de la enfermedad o ayudar a los pacientes con la automatización de alguna tarea si se registra alguna anomalía grave en su evolución, como avisar al hospital de referencia o enviar un mensaje de alerta a la familia.

Bio-Guard es una investigación que arrancó el pasado verano y aunque tiene una duración de dos años, el equipo que trabaja en él cuenta con una experiencia de más de veinte en biometría y análisis de patrones de datos. “Gracias a este background ahora somos capaces de proponer proyectos concretos en este campo y llevarlos a la práctica con el respaldo y la confianza de entidades como la Fundación BBVA”, concluye Ortega.