CURSO 2025-2026
TÍTULO DEL PROYECTO: Detección de los puntos clave de la mano de personas con parálisis cerebral
Convocatoria Prototipos orientados al mercado en TCUE CURSO 2025-2026
Autor/a: Gema Chamoso Rodríguez Tutor/a Académico: Ana Belén Gil González Colaboradoras: Danilo Valdés Ramírez
Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
CURSO 2025-2026
Índice 1
El problema y la motivación
5
Mercado y clientes
2
Objetivos del proyecto
5
Competencia y diagnóstico DAFO
3
Interés del proyecto
7
Conclusiones y próximos pasos
4
Fases de desarrollo
Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
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1. El problema y la motivación • La movilidad de la mano en parálisis cerebral presenta una elevada variabilidad clínica y movimientos involuntarios que dificultan la medición. • En la práctica clínica, gran parte del seguimiento entre sesiones continúa dependiendo de observaciones cualitativas del profesional. • Las soluciones habituales de visión artificial se entrenan principalmente con manos de morfología típica y pueden fallar ante dedos contraídos, ausentes o posturas no estándar. • Los sistemas de captura más precisos suelen requerir guantes, sensores o marcadores, añadiendo fricción al uso cotidiano.
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2. Objetivo del proyecto Objetivo general: Diseñar y evaluar un sistema capaz de detectar en tiempo real
los puntos clave de la mano de personas con parálisis cerebral y utilizarlo como base de una herramienta de seguimiento objetivo.
• Construir, con ASPACE, una base de datos propia de manos anotadas con 21 puntos clave. • Evaluar y comparar 6 modelos de detección (YOLOv8, YOLO11, YOLO12, YOLO26, RT-DETR y MediaPipe). • Crear ManoMétrica: una app que mida y registre la evolución del rango articular. • Uso de una cámara convencional, sin guantes, marcadores ni sensores externos.
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3. Interés del proyecto: motivación y aspectos innovadores del proyecto 1. Base de datos clínica propia: 150 fotografías de manos con parálisis cerebral, protocolo reproducible y anotación manual. Inexistente hasta ahora en abierto; embargo ético de 3 años. 2. Comparativa sistemática de 6 modelos: Revela un sesgo estructural compartido por YOLO, RT-DETR y MediaPipe: localizan bien la mano, pero sus cabezas de pose asumen una topología de 5 dedos extendidos. 3. ManoMétrica: Aplicación que mide y registra la evolución del rango articular.
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4. Fases de desarrollo
FASE 1
FASE 2
FASE 3
FASE 4
FASE 5
FASE 6
Revisión de la literatura
Base de datos clínica
Comparativa de modelos
Desarrollo de ManoMétrica
Protocolo y validación
Difusión de resultados
PICO + Parsifal. 13 de 66 artículos superan los criterios.
Con ASPACE. 150 imágenes, 21 puntos clave, comité de ética.
6 modelos: YOLO, RT-DETR y MediaPipe.
SPA en React, edge computing, local-first.
Validación funcional del flujo completo.
Congreso y artículo en revisión.
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Fase 1: Revisión de la literatura y estado del arte • Trabajos identificados mediante metodología PICO y la herramienta Parsifal. • 13 trabajos superaron los criterios de inclusión, exclusión y evaluación de
calidad.
• Ninguno de los 13 trabajos analizados construye o utiliza una base de datos de manos de personas con parálisis cerebral.
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Fase 2: Creación de la base de datos clínica 2 PARTICIPANTES
150 IMÁGENES
8 ACCIONES
PROTOCOLO
Perfiles de movilidad diferentes; uno necesitó apoyo del fisioterapeuta.
Extraídas de vídeos y anotadas manualmente con caja y 21 puntos clave.
Ambas manos, dos orientaciones y condiciones estáticas / aperturacierre.
Captura con móvil de 50 MP, 35 cm de distancia y fondo blanco uniforme.
• Aprobación del Comité de Ética de la USAL nº 1556 (29/04/2026) y consentimiento informado. • Anonimización mediante códigos sin datos identificativos directos. • Embargo de tres años acordado con ASPACE antes de valorar su cesión para investigación externa.
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Fase 3: Comparativa de modelos de detección 40
•
Los modelos YOLO mantuvieron mejor la detección de la caja, pero su estimación de puntos clave cayó prácticamente a cero en el conjunto clínico.
•
MediaPipe es el detector de caja más débil (0,93 %), pero el único capaz de estimar la pose de forma útil sobre manos atípicas (37,10 %): por eso se eligió como motor de ManoMétrica.
35 30 25 20 15 10 5 0
MediaPipe
YOLOv8
YOLO11
YOLO12
YOLO26
ASPACE (parálisis cerebral)
Resultados sobre el conjunto clínico de 150 imágenes recogido con ASPACE.
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Fase 4: Desarrollo de la aplicación ManoMétrica 2 FASES Flexión (puño cerrado) y extensión (mano abierta).
25 MUESTRAS Promedio por fase para reducir el efecto de temblores y variabilidad instantánea.
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Fase 5: Protocolo de uso y validación funcional 1
2
3
4
Autenticación
Calibración
Captura en 2 fases
Comparación
El usuario o terapeuta accede con su perfil local (alias y contraseña).
Distancia configurable de 10 a 100 cm (30 cm por defecto), soporte estático y fondo homogéneo.
Flexión (puño cerrado) y extensión (mano abierta), cuenta atrás de 3 s y 25 muestras por fase.
Se contrasta con la sesión anterior; se puede guardar o repetir la toma.
Alerta clínica ante desviaciones Si una medición difiere más de un 25 % respecto a la sesión anterior de la misma mano, la aplicación muestra una ventana de aviso sin bloquear el guardado: es el terapeuta quien decide si repite la toma o conserva el dato.
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Fase 6: Difusión de resultados • Comunicación oral en la XII edición de las Jornadas de Investigadoras de Castilla y León. Universidad de León, 17 de abril de 2026. • La comparativa de modelos dio lugar a un artículo presentado en la IEEE 2nd International Conference on AI and Emerging Technology for Sustainable Future, Catania, 24–25 julio de 2026, actualmente en prensa.
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5. Análisis sobre las posibilidades de explotación del prototipo: Mercado y clientes TAM
SAM
SOM
Tecnología sanitaria y asistencial en España (sector > 12.000 M€/año).
Asociaciones, centros de rehabilitación, clínicas y primeros usuarios en España.
Captación estimada del 1–3 % del SAM en los primeros años.
50–120 M€/año
5–15 M€/año
50.000–300.000 €/año
La Confederación ASPACE cifra en unas 120.000 las personas con parálisis cerebral en España; la OMS estima que más de 2.500 millones de personas necesitan hoy algún producto de apoyo, cifra que podría llegar a 3.500 millones en 2050.
Segmento
Perfil y motivación de compra
Familias y personas con PC
Sensibilidad al precio; valoran sencillez, personalización y mejora real de autonomía.
Centros de rehabilitación
Fisioterapeutas y terapeutas; valoran precisión, fiabilidad y evidencia científica.
Asociaciones (ASPACE y similares)
Compra en volumen, a menudo con financiación pública; prescriptoras clave.
Hospitales y clínicas
Procesos de compra largos, alta exigencia técnica y necesidad de validación clínica.
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Competencia y diagnóstico DAFO No existe, hasta donde alcanza el análisis, un competidor directo adaptado a manos con parálisis cerebral. Los sustitutivos más cercanos son MediaPipe Hands (gratuito), Leap Motion (100–200 € de hardware), software de CAA (100–500 €) y sensores de movimiento (50–500 €). Ventaja competitiva: especialización en un nicho sin cubrir, ejecución en el propio dispositivo y un dataset clínico propio difícil de replicar.
Fortalezas
Debilidades
IA aplicada a un nicho poco cubierto. Ejecución en dispositivos edge, sin conexión. Colaboración ya establecida con ASPACE. Escalable por ser software.
Equipo reducido (una sola promotora). Validación clínica incompleta. Recursos financieros limitados. Falta de experiencia comercial.
Oportunidades
Amenazas
Crecimiento del sector de salud digital. Apoyo institucional (TCUE y USAL). Ausencia de soluciones específicas para parálisis cerebral.
Competencia indirecta ya establecida (CAA, sensores). Procesos de compra lentos en sanidad. Barreras regulatorias (RGPD). Sensibilidad al precio.
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Conclusiones y próximos pasos El proyecto entrega un prototipo funcional (TRL4): una base de datos clínica propia, una comparativa de modelos con un hallazgo reutilizable para otros proyectos con poblaciones atípicas, y ManoMétrica, una aplicación que procesa todo en el dispositivo del usuario sin backend ni hardware especializado.
Ampliar la base de datos
Validar con usuarios reales
De 150 a entre 500 y 1.000 imágenes etiquetadas.
Pruebas con 5 a 10 usuarios en colaboración con ASPACE.
Validación clínica
Dar el salto a empresa
Comparación frente a goniometría o sistemas de captura certificados.
Sentar las bases para constituir una spin-off en 2027.
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TÍTULO DEL PROYECTO: Detección de los puntos clave de la mano de personas con parálisis cerebral
Convocatoria Prototipos orientados al mercado en TCUE CURSO 2025-2026
Autor/a: Gema Chamoso Rodríguez Tutor/a Académico: Ana Belén Gil González Colaboradoras: Danilo Valdés Ramírez
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