Resumen: Este estudio presenta un marco novedoso de aprendizaje federado para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson a partir de datos de sensores portátiles, integrando un filtrado de Kalman adaptativo para reducir ruido y extraer características relevantes. La solución aborda la heterogeneidad de datos propia del aprendizaje federado manteniendo la privacidad del paciente y mejorando la precisión del diagnóstico. En simulaciones con datos sintéticos y conjuntos públicos como PPMI se alcanzó una precisión promedio del 92% logrando una mejora del 15% frente a métodos centralizados, lo que representa un avance significativo hacia la gestión proactiva del Parkinson y su posible despliegue clínico.

Introducción: La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo progresivo que afecta a millones de personas. Su detección temprana es clave para optimizar tratamientos y calidad de vida. Los sensores wearables como acelerómetros y giroscopios permiten monitorizar de forma continua y no invasiva el movimiento, generando flujos de datos que contienen señales indicativas de alteraciones motoras. No obstante, la variabilidad entre dispositivos y usuarios dificulta el uso de modelos centralizados. El aprendizaje federado ofrece una vía para entrenar modelos colaborativos sin compartir datos crudos, preservando la privacidad. Este trabajo propone integrar filtrado de Kalman adaptativo en cada cliente para mejorar la robustez y calidad del entrenamiento federado.

Antecedentes: Los métodos actuales para diagnosticar Parkinson combinan evaluaciones clínicas, técnicas de imagen y modelos de machine learning que normalmente requieren centralizar datos, lo que genera riesgos de privacidad. Investigaciones previas han explorado el filtrado de Kalman en señales de sensores, pero con parámetros fijos que no se adaptan a las dinámicas individuales. La combinación de aprendizaje federado con técnicas de procesado de señal adaptativas aún es poco explorada y promete mitigar la heterogeneidad del dato.

Metodología propuesta: Federated Adaptive Kalman Filtering FAKF consta de tres componentes principales: filtrado de Kalman adaptativo en cada dispositivo, agregación federada de modelos y ajuste personalizado local. En cada cliente el AKF estima el estado dinámico del movimiento y ajusta de forma automática las covarianzas de proceso y medida con base en las estadísticas residuales, lo que reduce ruido y realza rasgos discriminativos. A nivel global un servidor coordina la agregación de pesos mediante FedAvg, y un paso de fine tuning local, optimizado por un agente de aprendizaje por refuerzo, personaliza el modelo para cada paciente.

Preprocesado y filtrado adaptativo: El AKF actúa como una capa de preprocesado que transforma series temporales de acelerómetros y giroscopios en señales más limpias y estables. Al adaptar Q y R durante la operación se obtiene una estimación de estado más fiable para variables como posición, velocidad y aceleración, facilitando que la red neuronal local aprenda patrones relevantes y no ruido específico del sensor.

Arquitectura de aprendizaje: Cada cliente entrena un modelo local, por ejemplo una red neuronal convolucional aplicada a señales 1D con varias capas de convolución, pooling y capas totalmente conectadas para la clasificación Parkinson versus control. Tras el entrenamiento local los clientes envían solo actualizaciones de modelo al servidor, que las combina ponderando por el tamaño de datos de cada cliente. El paso de personalización local permite ajustar hiperparámetros y pesos a particularidades individuales, incrementando la sensibilidad clínica.

Diseño experimental: Se emplearon datos sintéticos generados por simulación física de movimiento humano y datos reales públicos como PPMI. La simulación incorporó 100 clientes con distintos niveles de heterogeneidad de datos. Las métricas evaluadas fueron precisión, precision, recall, F1 y AUC ROC. Se comparó el marco FAKF frente a un enfoque centralizado con la misma arquitectura CNN y preprocesado AKF.

Resultados y discusión: FAKF mostró una mejora consistente sobre el enfoque centralizado, con una precisión media del 92% frente al 78% del baseline centralizado. El filtrado de Kalman adaptativo redujo significativamente el ruido y mejoró la extracción de características, lo que aumentó el rendimiento de la CNN. La personalización local mediante fine tuning aumentó aún más la precisión al compensar diferencias interindividuales y variaciones en sensores. La mejora del 15% justifica la ligera sobrecarga computacional del enfoque federado.

Implicaciones prácticas: Este enfoque es idóneo para sistemas de monitorización remota donde la privacidad y la personalización son críticas. En un escenario real, los sensores del paciente filtran y codifican información relevante con AKF, el aprendizaje federado agrega conocimiento global sin exponer datos sensibles, y las instituciones sanitarias reciben alertas tempranas que facilitan intervenciones precoces. Q2BSTUDIO acompaña a organizaciones en el desarrollo de soluciones similares, integrando experiencia en software a medida y inteligencia artificial para empresas para convertir investigación en productos clínicos escalables.

Contribución tecnológica: El aporte clave es la integración sistemática de AKF dentro de un pipeline federado y la inclusión de un agente de refuerzo para optimizar la personalización. Esto supera limitaciones de trabajos previos que trataban el filtrado y el aprendizaje federado por separado. Además, la metodología es compatible con arquitecturas cloud, despliegues edge y capacidades de monitorización continua.

Consideraciones de implementación: La adopción en dispositivos wearables exige optimizaciones para reducir consumo energético y latencia. Para empresas que precisan soporte en arquitectura y despliegue, Q2BSTUDIO ofrece servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida, además de integración con infraestructuras escalables en la nube mediante servicios cloud AWS y Azure, garantizando seguridad y cumplimiento normativo.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ia para empresas, agentes IA, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, power bi.

Conclusión y líneas futuras: FAKF ofrece una vía prometedora para la detección temprana de Parkinson con alto rendimiento y preservación de privacidad. Futuras líneas incluyen la incorporación de datos multimodales como audio y ECG, técnicas de personalización más avanzadas, validación clínica y optimización para dispositivos con recursos limitados. Q2BSTUDIO está disponible para colaborar en proyectos de I D y producto, aportando experiencia en desarrollo de aplicaciones, inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones de inteligencia de negocio para llevar investigaciones como esta al mercado.