El mercado automotriz es un sector clave dentro de la economía de la Unión Europea y mantener su competitividad es una prioridad para los Estados miembros. Una de las acciones más urgentes para que los coches europeos puedan competir, sobre todo con los fabricantes asiáticos, es la electrificación de sus modelos. El objetivo cero emisiones es, por tanto, fundamental para cumplir con los objetivos climáticos y también para asegurar el futuro de la industria del motor en la Unión Europea.

Dentro de este escenario, la Comisión Europea ha decidido ceder a las peticiones de los fabricantes en lo que a objetivos y plazos de reducción de las emisiones de CO2 se refiere. Por eso, la presidente de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, anunció a principios de marzo una moratoria de tres años para evitar sanciones millonarias a estas compañías.

Grandes fabricantes del sector no han logrado reducir sus emisiones a los 93,6 gramos por kilómetro establecidos en la normativa CAFE (Emisiones de Combustible Medias Corporativas) para este año. De hecho, el límite para 2024 era de 115,1 gramos de CO2 por kilómetro y ya suponía un auténtico reto para la mayoría de los modelos comercializados.

Las sanciones previstas por la UE en caso de no alcanzar estos objetivos eran de 95 euros por cada gramo de CO2 excedido y por cada vehículo vendido. Esto, según la Asociación Europea de Fabricantes de Automóviles (ACEA) supondría unas pérdidas de entre 10.000 y 16.000 euros para el conjunto del sector en Europa.

La decisión de aplazar la imposición de sanciones, anunciada por Von der Leyen, se ha tomado tras varias negativas de la Comisión Europea a aceptar concesiones. Finalmente, esa flexibilización de la norma consiste en no aplicar multas en 2025 sino a partir de 2027, calculando una media de las emisiones entre 2025, 2026 y 2027. Se trata de una propuesta finalmente aprobada por el colegio de comisarios en una reunión celebrada el 1 de abril en Estrasburgo.

Es factible que esta moratoria dé a los fabricantes un respiro para afrontar la transición limpia con los recursos necesarios. La propia presidenta de la Comisión aseguraba que “la industria automotriz europea está descarbonizándose para contribuir en la lucha contra el cambio climático, pero también para mantener su competitividad en el mercado global. Esta iniciativa da más flexibilidad a un sector clave, al mismo tiempo que mantiene nuestros objetivos climáticos. Creemos que la descarbonización y la competitividad pueden ir de la mano”.

A pesar de esta medida, la UE mantiene 2035 como fecha límite para vender vehículos de combustión interna, en una clara apuesta por el coche cero emisiones.

Por lo que respecta a España, el Plan Moves impulsado por el Ministerio de Transición Ecológica se ha renovado por tercera vez y estará vigente hasta el 31 de diciembre de 2025, con carácter retroactivo desde el 1 de enero de este mismo año y una dotación total de 400 millones de euros para los compradores de coches eléctricos y para mejorar las infraestructuras de recarga.

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Y uno de los mayores problemas actuales es que el diagnóstico solo es posible cuando los síntomas ya han aparecido, lo que implica un daño neuronal avanzado e irreversible. Con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) se está revolucionando el diagnóstico precoz y el desarrollo de terapias más eficaces. 

Esta enfermedad, cuyos síntomas más reconocibles incluyen temblores, rigidez muscular y dificultades en la movilidad, aunque también conlleva trastornos del sueño, dolor crónico, alteraciones cognitivas y depresión, afecta a más de 10 millones de personas a nivel global, y en España, según estimaciones de la Sociedad Española de Neurología (SEN), la cifra de afectados oscila entre 120.000 y 150.000 personas, aunque algunos estudios elevan el número a más de 300.000. Con una prevalencia del 1,6% en mayores de 65 años y una incidencia anual de 10-20 casos por cada 100.000 habitantes, esta enfermedad supone un reto creciente para la sanidad y la investigación médica.  

Como apuntábamos, y a pesar de la falta de una cura definitiva, los avances científicos en el tratamiento del Parkinson y la Inteligencia Artificial (IA) están abriendo nuevas esperanzas mucho más eficaces. Desde algoritmos capaces de detectar signos tempranos a través del análisis del habla o el movimiento, hasta modelos predictivos que personalizan los tratamientos, la IA podría cambiar el panorama de esta enfermedad en los próximos años.  

A continuación, recopilamos algunos tratamientos basados en la IA que ya se están desarrollando para mejorar la detección temprana, el tratamiento y, potencialmente, la prevención de esta enfermedad.​ 

- Estimulación Cerebral Profunda (DBS) adaptativa: Tradicionalmente, la DBS ha sido utilizada para tratar síntomas motores del Parkinson mediante la implantación de electrodos que envían impulsos eléctricos al cerebro. La nueva modalidad adaptativa ajusta automáticamente la estimulación en tiempo real según las necesidades del paciente, mejorando la eficiencia del tratamiento y reduciendo efectos secundarios. ​Además, se han desarrollado sistemas que permiten el control remoto vía WiFi en tiempo real, lo que posibilita realizar ajustes sin necesidad de que el paciente acuda físicamente al hospital. 

- Ultrasonido Focalizado de Alta Intensidad (HIFU): Esta técnica no invasiva utiliza ultrasonidos para tratar áreas específicas del cerebro, reduciendo temblores y otros síntomas motores. Esta técnica ya se ha implementado en algunos hospitales, donde ha demostrado mejoras significativas en pacientes con Parkinson en un 80%-90% de los casos.  

- Estimulación cerebral mediante luz infrarroja cercana (NIR): Investigadores en Grenoble, Francia, han explorado el uso de NIR para estimular las mitocondrias en las células de la sustancia negra, aumentando potencialmente la producción de dopamina y estabilizando la enfermedad.  

- Nanotecnología y nuevos materiales en el tratamiento: La incorporación de materiales avanzados ha abierto nuevas posibilidades terapéuticas. Respecto a materiales, están comenzando a utilizarse implantes de grafeno que, combinados con IA, permiten una estimulación cerebral más precisa y adaptable. Estos dispositivos buscan reducir la dependencia de medicamentos y minimizar efectos secundarios, representando un avance significativo en el tratamiento del Parkinson y otras enfermedades neurológicas.  

- Rehabilitación con realidad virtual y wearables: En Australia se están utilizando sistemas de realidad virtual combinados con sensores portátiles que monitorizan la marcha y el equilibrio. Estos dispositivos, asistidos por algoritmos de IA, ofrecen entrenamientos personalizados y permiten una rehabilitación remota, facilitando la detección temprana de cambios sutiles en la movilidad. 

- Monitoreo predictivo y análisis de movimientos: Centros de investigación en países como Alemania y el Reino Unido emplean cámaras y sensores para realizar un seguimiento detallado del patrón de movimiento de los pacientes. Los algoritmos de IA analizan estos datos para detectar cambios mínimos que puedan indicar el inicio del Parkinson, permitiendo ajustes terapéuticos preventivos y más precisos. 

- Estimulación magnética transcraneal (TMS) asistida por IA: Además de la DBS, la TMS es una técnica no invasiva que está siendo explorada en diversos centros europeos. Cuando se combina con análisis de datos mediante IA, permite personalizar los protocolos de estimulación, optimizando la respuesta terapéutica y reduciendo efectos secundarios. 

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