Parkinson
Este modelo de inteligencia artificial (IA) utiliza una red neuronal para detectar la presencia y la gravedad de una de las enfermedades neurológicas que más rápido crece en el mundo: el Parkinson. Es capaz de detectarlo a partir de los patrones de respiración.
El Parkinson es una enfermedad progresiva del sistema nervioso y de rápido avance. Esta enfermedad afecta al movimiento y los síntomas suelen comenzar de manera gradual. Los temblores suelen ser el síntoma más habitual, aunque también pueden aparecer rigidez o disminución del movimiento. Ahora, una inteligencia artificial (IA) es capaz de detectar la enfermedad, no por sus principales síntomas, sino a partir de los patrones de respiración del paciente.
Este estudio y dispositivo ha sido desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) que, con la apariencia de un router Wi-Fi, utiliza una red neuronal para discernir la presencia y la gravedad del Parkinson, que en España afecta en torno a unas 120.000-150.000 personas, según la Sociedad Española de Neurología. El Parkinson se trata de la segunda enfermedad neurodegenerativa más frecuente, después del Alzheimer.
Aunque el Parkinson parece una enfermedad fácil de detectar, no lo es. Sus síntomas pueden ser consecuencia de otras cosas que no tengan que ver con la enfermedad y, aun así, estos aparecen varios años después del inicio de la enfermedad, según los investigadores del nuevo dispositivo. La herramienta capaz de detectarlo es una red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan el funcionamiento del cerebro humano, capaces de evaluar si alguien tiene Parkinson a partir de su respiración nocturna, es decir, de los patrones de respiración que se producen mientras el paciente duerme. La red neuronal fue entrenada por un estudiante de doctorado del MIT, Yuzhe Yang, y uno de postdoctorado Yuan Yuan. Esta red también es capaz de discernir la gravedad de la enfermedad de Parkinson de alguien y rastrear la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
¿Cómo se investigaba hasta ahora?
Según el MIT, a lo largo de los años los investigadores han analizado el potencial de detectar el Parkinson usando líquido cefalorraquídeo y neuroimágenes, pero estos métodos son "invasivos, costosos y requieren acceso a centros médicos especializados", lo que los hace inadecuados para pruebas frecuentes que, de otro modo, podrían brindar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la enfermedad. Ahora, gracias a esta investigación hecha por el Instituto Tecnológico de Massachusetts en colaboración con la Universidad de Rochester, Mayo Clinic y el Hospital General de Massachusetts, la detección de la enfermedad puede ser mucho más rápida y menos invasiva.
¿Cómo funciona la IA?
Los investigadores del MIT han demostrado que la evaluación de inteligencia artificial del Parkinson se puede hacer todas las noches en casa mientras la persona duerme y sin tocarse el cuerpo. Para ello, el equipo ha desarrollado un dispositivo con la apariencia de un router Wi-Fi doméstico, pero en lugar de proporcionar acceso a Internet, el dispositivo emite "señales de radio", analiza "sus reflejos en el entorno circundante" y extrae los patrones de respiración del sujeto "sin ningún contacto corporal". Después, la señal de respiración se envía a la red neuronal para evaluar el Parkinson de manera pasiva, sin necesitar ningún esfuerzo por parte del paciente o del cuidador.
“Ya en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson, se observó una relación entre el Parkinson y la respiración. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, dice Dina Katabi, profesora de Thuan. “Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que los atributos respiratorios podrían ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson”, ha concluido Katabi.