Resumen Este trabajo presenta un marco novedoso de aprendizaje federado para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson basado en datos de sensores portátiles, que integra filtrado de Kalman adaptativo para reducción robusta de ruido y extracción de características. La propuesta aborda la heterogeneidad de datos propia de entornos federados, mejora la precisión de detección y preserva la privacidad de los pacientes. En simulaciones con datos sintéticos y conjuntos públicos se alcanzó una precisión media del 92 por ciento, representando una mejora aproximada del 15 por ciento frente a métodos centralizados, lo que sugiere un avance relevante hacia la monitorización proactiva y despliegues clínicos escalables.

Introducción La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo progresivo cuya detección temprana es clave para intervenciones más eficaces y una mejor calidad de vida. Los sensores portátiles, como acelerómetros y giroscopios, permiten monitorización continua y no invasiva de patrones de movimiento. No obstante, la variabilidad entre dispositivos y usuarios dificulta el uso de modelos centralizados. El aprendizaje federado permite entrenar modelos colaborativos sin compartir datos brutos, y combinado con técnicas avanzadas de procesamiento de señal como el filtrado de Kalman adaptativo se puede mitigar el ruido y la heterogeneidad, mejorando la robustez y la precisión del diagnóstico.

Antecedentes Los métodos tradicionales para diagnosticar Parkinson apoyan en valoraciones clínicas y técnicas de imagen, mientras que los enfoques de aprendizaje automático suelen exigir datos centralizados, con riesgos de privacidad. En aplicaciones médicas se ha explorado el aprendizaje federado, pero persisten retos relacionados con la heterogeneidad de los datos y la necesidad de procesado de señal más sofisticado. Los filtros de Kalman empleados previamente en sensores portátiles suelen usar parámetros fijos, lo que limita su capacidad de adaptarse a variaciones individuales y a derivas de sensor.

Metodología propuesta: Filtrado de Kalman Adaptativo Federado FAKF Presentamos FAKF, un framework compuesto por tres bloques principales: filtrado de Kalman adaptativo (AKF) en cada cliente, agregación federada de modelos y afinado personalizado con optimización automática. Cada dispositivo wearable aplica AKF para preprocesar la señal y estimar estados dinámicos como posición, velocidad y aceleración, ajustando de forma dinámica las matrices de covarianza de proceso Q y de medida R según estadísticas de residuales. El modelo de estado se expresa de manera discreta como x_k+1 = F x_k + w_k, con w_k ruido de proceso; la observación como z_k = H x_k + v_k, con v_k ruido de medida. El factor de Kalman se calcula como K = P H^T (H P H^T + R)^-1 y permite ponderar predicción y medida según incertidumbre. La adaptatividad actualiza Q y R en función del error residual para mantener rendimiento frente a variaciones de sensor o del usuario.

Agregación federada Un servidor central coordina rondas de entrenamiento. Cada cliente entrena localmente un detector de Parkinson, por ejemplo una red neuronal convolucional adaptada a señales 1D, sobre datos filtrados por AKF. Solo se envían actualizaciones de modelo al servidor, preservando la privacidad del dato crudo. La agregación sigue el esquema de FedAvg donde el modelo global w_t+1 resulta de la media ponderada según el número de muestras de cada cliente, de forma que clientes con más datos influyen más en el global.

Personalización y optimización Tras la agregación global, cada cliente realiza un afinado local con un pequeño conjunto etiquetado para adaptar el modelo a características individuales. Para automatizar la búsqueda de hiperparámetros del proceso de afinado se emplea un agente de aprendizaje por refuerzo que maximiza la métrica de validación local. Esta personalización compensa variaciones interindividuales y en hardware, incrementando la sensibilidad y especificidad del sistema.

Diseño experimental Se generó un conjunto sintético mediante simulación física de movimiento humano y se usaron datos públicos, incluyendo registros de acelerómetros del Parkinsons Progression Markers Initiative. La evaluación consideró precisión, precisión positiva, recall, F1 y AUC-ROC. Como baseline se comparó con aprendizaje centralizado utilizando la misma arquitectura CNN y preprocesado AKF. La simulación incluía 100 clientes con grados variables de heterogeneidad y se evaluaron diferentes estrategias adaptativas de AKF y métodos de RL para la personalización.

Resultados y discusión FAKF superó de forma consistente al enfoque centralizado, alcanzando una precisión media del 92 por ciento frente al 78 por ciento del baseline. El filtrado de Kalman adaptativo mejoró la relación señal/ruido y potenció la extracción de características relevantes para la CNN. La fase de afinado personalizado añadió ganancia adicional en clientes con patrones de movimiento y configuraciones de sensor particulares. La mejora del 15 por ciento justifica la mayor complejidad computacional y comunicación del enfoque federado, especialmente cuando se prioriza la privacidad y la escalabilidad clínica.

Aplicaciones prácticas y casos de uso Un sistema FAKF desplegado en entornos ambulatorios y en dispositivos wearables permitiría la monitorización continua de pacientes en su entorno natural, alertando a profesionales ante cambios sutiles en la progresión motora. Este enfoque reduce necesidad de visitas presenciales y facilita intervenciones tempranas. Además, el mismo paradigma puede extenderse a sensores multimodales, integrando audio, ECG u otros flujos para aumentar sensibilidad y especificidad.

Limitaciones y trabajo futuro Entre los retos figuran la optimización energética y de recursos en dispositivos con capacidad limitada, la robustez frente a ataques adversariales en entornos federados y la validación clínica con cohortes más amplias. Futuras líneas incluyen incorporación de múltiples modalidades sensoriales, técnicas avanzadas de personalización y ensayos clínicos que permitan validar eficacia en escenarios reales.

Funciones matemáticas relevantes Entre las expresiones utilizadas destacan la función sigmoide sigma x = 1 / (1 + e^-x) para etapas de clasificación, y la fórmula del ganancia de Kalman K = P H^T (H P H^T + R)^-1. Para la agregación federada usamos la media ponderada de pesos según tamaño de datos por cliente. Además se emplearon medidas de novedad basadas en distancias cuadráticas para identificar outliers en el espacio de características.

Impacto y valor para la industria La integración de aprendizaje federado y filtrado de Kalman adaptativo ofrece una solución práctica para aplicaciones sanitarias donde la privacidad y la heterogeneidad de datos son críticas. Las empresas y organismos sanitarios que deseen implementar soluciones similares pueden aprovechar plataformas cloud y arquitecturas a medida para escalar despliegues con seguridad y cumplimiento normativo.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones cloud. Diseñamos software a medida y aplicaciones a medida orientadas a resultados, construyendo productos seguros y escalables. Nuestro equipo combina experiencia en servicios cloud aws y azure, desarrollo de agentes IA, servicios inteligencia de negocio y visualización con power bi. Ofrecemos además auditorías de seguridad y pentesting para proteger datos sensibles y asegurar integridad en entornos federados. Si busca integrar soluciones de IA y despliegues edge para wearables, podemos diseñar pipelines de procesamiento local con agregación federada, optimizando coste y privacidad. Conozca nuestras capacidades en IA y transformaciones digitales visitando Nuestros servicios de Inteligencia Artificial o descubra cómo desarrollamos aplicaciones y plataformas a medida en Desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Palabras clave aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi, aprendizaje federado, filtrado de Kalman adaptativo, wearables, detección temprana Parkinson.

Conclusión FAKF muestra que la combinación de filtrado de Kalman adaptativo y aprendizaje federado es una vía prometedora para la detección temprana de Parkinson desde sensores portátiles, aportando mejoras en precisión y preservación de privacidad. Q2BSTUDIO puede ayudar a transformar esta investigación en soluciones productivas, seguras y escalables que integren IA, servicios cloud y prácticas de ciberseguridad para su organización.