Clasificación de la marcha en pacientes con Parkinson

La enfermedad de Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más prevalente en los ancianos, aunque su prevalencia e incidencia varían en función de la edad, el sexo y la raza/etnia. Los estudios muestran que la prevalencia aumenta con la edad, con una estimación de entre 5 y 26 casos por cada 100.000 personas al año, aproximadamente el 1% entre las personas de 65 a 69 años y oscilando entre el 3% y el 14,3% entre los ancianos mayores de 85 años. Los signos clínicos más comunes del proceso inflamatorio incluyen la presencia de temblor en reposo, rigidez muscular, bradicinesia e inestabilidad postural. El diagnóstico de la enfermedad no es una tarea sencilla, ya que se sabe que existen patrones de etapas en la progresión de la enfermedad en el cuerpo humano. Sin embargo, muchos pacientes no siguen esta progresión debido a la heterogeneidad de manifestaciones que pueden surgir. El análisis de la marcha se ha convertido en un mecanismo cuantitativo atractivo y no invasivo que puede ayudar en la detección y seguimiento de los enfermos de EP. La extracción de características es una tarea extremadamente importante para la calidad de los datos que van a utilizar los algoritmos de ML, siendo el objetivo principal reducir la dimensionalidad de los datos en un proceso de clasificación.