En el marco de un proyecto financiado por la Comunidad de Madrid, y en colaboración con el Servicio de Neurología del Hospital General Universitario Gregorio Marañón, un equipo de investigadores de la ETSI de Telecomunicación (ETSIT) de la Universidad Politécnica de Madrid UPM ha participado en el desarrollado de un prototipo capaz de extraer biomarcadores de la marcha relacionados con el párkinson. Estos biomarcadores permiten identificar alteraciones motoras características de la enfermedad incluso en fases tempranas.

El trabajo, por parte de la UPM, ha sido llevado a cabo por el Grupo de Microondas y Radar (GMR), un grupo con amplia experiencia en el diseño de radares de vanguardia para aplicaciones en salud y seguridad. Los dispositivos desarrollados, con un coste inferior a 150 euros, analizan la forma de caminar de los pacientes de manera especialmente cómoda, ya que no requieren que la persona lleve sensores corporales, los cuales pueden resultar incómodos o incluso modificar de forma involuntaria la marcha natural.

Para el análisis de los datos se han implementado algoritmos avanzados que permiten extraer numerosos parámetros clave relacionados con la enfermedad. Entre ellos destaca una metodología innovadora, desarrollada en colaboración con investigadores de la Universidad TU Delft, en los Países Bajos, que permite evaluar la simetría de la marcha —es decir, las diferencias de movimiento entre ambos lados del cuerpo—, uno de los indicadores más relevantes del párkinson en sus etapas iniciales.

Durante el desarrollo del proyecto se ha comprobado que los radares diseñados por el GMR alcanzan una precisión comparable a la de las cámaras infrarrojas, consideradas actualmente la tecnología más avanzada para el análisis de la marcha. Esta validación ha sido posible gracias a la colaboración de especialistas del Laboratorio de Análisis del Movimiento, Biomecánica, Ergonomía y Control Motor de la Universidad Rey Juan Carlos (LAMBECOM), así como del Laboratorio de Biomecánica Deportiva del INEF-UPM. Frente a estas tecnologías, los radares presentan la ventaja de permitir un análisis mucho más rápido y económico.

“Además, al no capturar imágenes y tener un coste reducido, estos dispositivos podrían desplegarse fácilmente en hogares o centros sociosanitarios, permitiendo un seguimiento continuo de la marcha sin comprometer la privacidad de los usuarios. Esta monitorización prolongada proporcionaría al personal sanitario una mayor cantidad de datos por paciente, favoreciendo diagnósticos más precisos y personalizados”, señala Ignacio López Delgado, investigador del GMR que ha formado parte del equipo de trabajo. “Asimismo, los radares podrían utilizarse para prevenir caídas o para evaluar la respuesta de los pacientes a nuevos tratamientos farmacológicos”, concluye el investigador.

En la actualidad, los radares desarrollados por el GMR están siendo utilizados en el Hospital Gregorio Marañón para analizar la marcha de pacientes con párkinson ya diagnosticado, sujetos de control y personas con alta probabilidad de desarrollar la enfermedad en los próximos años. Los resultados preliminares indican que es posible detectar alteraciones en la marcha que permitirían adelantar el diagnóstico.

De cara al futuro, los investigadores plantean combinar los datos capturados por estos radares con sistemas de inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar aún más la detección temprana y el apoyo al diagnóstico clínico.

Este trabajo se enmarca en varias tesis doctorales centradas en la detección de la enfermedad de Párkinson, la monitorización de señales vitales y otras aplicaciones del radar en salud y seguridad, todas ellas supervisadas por el profesor Jesús Grajal, responsable del Grupo de Microondas y Radar de la UPM.

Ignacio E. López-Delgado, Víctor Navarro-López, Francisco Grandas-Pérez, Juan I. Godino-Llorente, Jesús Grajal. Radar Network for Gait Monitoring: Technology and Validation. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 73, NO. 1, JANUARY 2026. doi.org/10.1109/TBME.2025.3583785

Ignacio E. López-Delgado, Dingyang Wang, Francesco Fioranelli, Jesús Grajal. Gait Symmetry Analysis With FMCW MIMO Radar. IEEE Transactions on Microwave. Volume: 73 Issue: 8. doi.org/10.1109/TMTT.2025.3542183