Nuevo algoritmo podría detectar la enfermedad de Parkinson de forma temprana.

Investigadores en los Estados Unidos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que podría detectar la enfermedad de Parkinson en pacientes antes de lo que es posible actualmente mediante el análisis del patrón de respiración de una persona. La herramienta podría mejorar el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad, que elude una cura.

 En una revista médica publicado en la revista Nature Medicine La semana pasada, los científicos del MIT dijeron que habían desarrollado una herramienta llamada red neuronal, algoritmos que imitan cómo funciona un cerebro humano, que pueden identificar si una persona tiene la enfermedad de Parkinson a partir de cómo respira mientras duerme.

 Los ingenieros e investigadores ya están tratando de desarrollar varias formas de tecnología, desde aplicaciones para iPhone hasta relojes, para detectar la enfermedad de Parkinson antes en los pacientes, lo que es notoriamente difícil de hacer para los médicos.

 “Para enfermedades como el Parkinson… uno de los mayores desafíos es que tenemos que llegar a muy temprano, antes de que el daño ocurra principalmente en el cerebro”, dijo Dina Katabi, autora del estudio y profesora de ingeniería eléctrica e informática en el MIT. “Por lo tanto, es esencial poder detectar la enfermedad de Parkinson en una etapa temprana”.

Sin embargo, según especialistas en ética médica, el algoritmo subraya una preocupación más amplia en el cuidado de la salud: a medida que los avances tecnológicos se utilizan para reforzar las afirmaciones, se espera que las computadoras impulsen aún más la toma de decisiones médicas sin tener aún evidencia significativa que las respalde. Dijeron que los algoritmos podrían ser útiles para detectar la enfermedad de Parkinson, pero instaron a realizar más pruebas porque temen que la tecnología pueda crear diagnósticos falsos positivos.

 “Si lees sobre la IA, hay mucha exageración… que la IA resolverá muchos problemas prácticos”, dijo Torbjorn Gundersen, quien estudia el uso de algoritmos en medicina en la Universidad Metropolitana de Oslo en Noruega. “Eso realmente no ha sido probado todavía”.

 La enfermedad de Parkinson es una enfermedad neurológica que reduce la cantidad de neuronas dopaminérgicas liberadas en la parte del cerebro que controla el movimiento. A medida que avanza, las personas pueden experimentar temblores, rigidez en las extremidades y lentitud general. Aproximadamente 60,000 estadounidenses son diagnosticados con la enfermedad cada año, según el Fundación Parkinsoncon casi 10 millones de personas que viven con él en todo el mundo.

 A pesar de la prevalencia de la enfermedad, los médicos no tienen una forma ampliamente aceptada de detectar la enfermedad de Parkinson en los pacientes, dijo James Beck, director científico de la Parkinson’s Foundation. Esto a menudo lleva a los médicos a diagnosticar mal la afección o a detectarla mucho más tarde en su progresión, cuando los temblores ya pueden ser evidentes.

 “Es realmente difícil”, dijo Beck. “No hay análisis de sangre. No hay escáner cerebral. No existe una manera objetiva de saber si una persona tiene o no la enfermedad de Parkinson. Esto requiere un médico capacitado.

Katabi y Yuzhe Yang, investigadora del MIT y autora principal del estudio, intentaron resolver este problema utilizando el aprendizaje automático. Entrenaron algoritmos sobre los datos del sueño recopilados de más de 7600 personas, de las cuales unas 750 tenían la enfermedad de Parkinson.

 Para recopilar los datos, los investigadores desarrollaron una herramienta, similar a la forma de una pequeña caja, que podría colocarse en la habitación de un participante del estudio y recopilar los patrones de respiración de las personas de forma inalámbrica mientras dormían. También se extrajeron algunos datos de conjuntos de datos existentes recopilados de centros académicos del sueño.

 Los datos se usaron para entrenar una red neuronal que terminó prediciendo con gran precisión si una persona tenía o no la enfermedad de Parkinson. Tenía una precisión del 90 % según los datos de una noche de sueño. El modelo mejoró hasta un 95 % de precisión al analizar 12 noches de patrones de respiración. La red neuronal también podría rastrear la gravedad de la enfermedad de Parkinson de un paciente.

 Katabi dijo que el modelo de IA podría proporcionar una gran cantidad de beneficios. Las compañías farmacéuticas que intentan crear medicamentos para tratar y curar la enfermedad de Parkinson podrían usar la herramienta para rastrear mejor la gravedad de la enfermedad en pacientes inscritos en sus ensayos clínicos, acelerando el proceso de creación de medicamentos, dijo. Las personas que viven en lugares remotos, lejos de los neurólogos, podrían tener una forma de detectar y rastrear enfermedades sin tener que viajar largas distancias.

 “La mayoría de las personas con Parkinson tienden a vivir lejos de estos centros médicos”, dijo. “Entonces terminan sin recibir el tratamiento y la atención adecuados de un experto”.

 Katabi agregó que la herramienta, llamada dispositivo Emerald, es utilizada por las principales compañías farmacéuticas y biotecnológicas que trabajan en tratamientos para la enfermedad de Parkinson, pero se negó a nombrar cuáles, citando acuerdos de confidencialidad.

Beck, de la Parkinson’s Foundation, dijo que la herramienta de IA es solo una de las muchas formas en que los científicos están compitiendo para detectar y rastrear mejor la enfermedad de Parkinson. Dijo que estas herramientas no deben reemplazar el diagnóstico de un médico, sino que deben usarse como parte de una estrategia más amplia que ayude a los médicos a identificar la enfermedad antes.

 ”No debe complementar ni reemplazar un diagnóstico clínico”, dijo. “Eso debería ayudar… hasta que podamos encontrar [a test] es un poco más orgánico.

 Gundersen, de la Universidad Metropolitana de Oslo, dijo que si bien el estudio de investigación es prometedor, todavía queda un largo camino por recorrer. Dijo que muchos estudios muestran que la inteligencia artificial tiene una ventaja sobre los humanos en la realización de ciertas tareas médicas, como el diagnóstico de enfermedades, pero señaló que hay menos estudios que muestren si estos algoritmos mejoran los resultados de salud cuando se usan en un entorno clínico.

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