Un nuevo modelo con EEG mejora la detección del Párkinson
Jordania | 3 de agosto de 2026
Un estudio propone un nuevo sistema basado en EEG para detectar el Párkinson con más precisión y de forma más fácil de interpretar. El trabajo combina distintas señales cerebrales para ayudar a distinguir entre personas con Párkinson y personas sanas.
El modelo se llama Bio-NFM y usa varios datos del EEG al mismo tiempo. Entre ellos están la coherencia en la banda beta, la amplitud de fase, la complejidad de la señal y medidas de irregularidad. Según el artículo, estas señales ayudan a captar cambios del cerebro relacionados con el Párkinson.
Los autores explican que la fuerza del método está en unir información espacial, temporal y de conexión entre frecuencias. En palabras sencillas, el sistema no mira solo una señal aislada, sino varios patrones a la vez para tomar su decisión.
En la prueba principal, el modelo alcanzó una exactitud del 98,9%. También obtuvo resultados superiores al 98% en dos bases de datos externas. Además, las pruebas de ablasión mostraron que cada parte del modelo aportaba rendimiento, sobre todo la extracción de características biológicas y el módulo temporal.
El estudio también señala que el sistema es interpretables y más transparente que otros modelos automáticos. Aun así, los autores reconocen que hacen falta más ensayos con más pacientes, más centros y distintos tipos de registros antes de llevarlo a la práctica clínica.
Fuente: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494626015899
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