¿Te gustaría saber si padeces la segunda enfermedad neurológica más predominante en el mundo, después del Alzheimer, antes del diagnóstico médico? Si te preguntas cómo detectar el Parkinson, la respuesta la encontrarás en este artículo de Exploralab, pues ya existe un dispositivo con Inteligencia Artificial, que realiza seguimientos a los patrones de respiración de los pacientes mientras duermen porque es en la inspiración y exhalación nocturna donde se comienza a manifestar esta patología, incluso primero que los síntomas motores.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) el Parkinson es una enfermedad degenerativa del cerebro, que se manifiesta con síntomas físicos, como la lentitud de los movimientos, temblores, rigidez de la musculatura, desequilibrio, deterioro cognitivo, trastornos mentales, del sueño, y mucho dolor o alteraciones sensoriales, que a medida que avanzan le limitan la autonomía y calidad de vida, principalmente, a los adultos mayores.
En los últimos 25 años, los casos de Parkinson se han duplicado. Incluso, en 2019 se estimaba que habría más de 8,5 millones de personas con esta enfermedad. Sin embargo, ese año fueron contabilizados más de 329.000 fallecidos en todo el mundo ¿Qué significó esto? Que el Parkinson aumentó desde el año 2000 en un 100%, según afirma la OMS.
Sin ir más lejos, la Federación Española de Parkinson estima que en 2040 la enfermedad pasará de 7 millones de personas afectadas a un total 12, siendo de carácter grave y la más común a nivel mundial.
Inteligencia Artificial al servicio de la salud neurológica
Entonces, ¿cómo detectar el Parkinson? Para ello, las investigadoras del Massachusetts Institute of Technology (MIT) de Estados Unidos, Dina Katabi, profesora de Thuan; y Nicole Pham, en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) e investigadora principal de la Clínica MIT Jameel; desarrollaron junto a su equipo un modelo de Inteligencia Artificial (AI) que puede detectar el Parkinson interpretando la respiración de las personas con un 86% de asertividad.
Para ello, analizaron durante 12.000 noches a 757 pacientes, que padecían la enfermedad; y a 7.000 que no la tenían. “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 sin mirar los movimientos”, dice Katabi a MIT.
“Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que la respiración podría ser prometedora para la evaluación de los riesgos previos al diagnóstico del Parkinson”, explica.
La innovadora solución tecnológica permite monitorear los patrones de respiración de los pacientes mientras duermen, a través de un dispositivo entrenado con Inteligencia Artificial (AI), que tiene una red neuronal con algoritmos conectados. Éstos simulan el funcionamiento del cerebro humano y pueden determinar si alguna de las personas estudiadas tiene Parkinson.
El estudiante de doctorado del MIT, Yuzhe Yang; y el posdoctorado, Yuan Yuan, entrenaron este dispositivo inteligente. La novedad es que el aparato no sólo sabe cómo detectar el Parkinson, sino que también determina la gravedad de la enfermedad y rastrea su progresión en el tiempo.
Precisamente, Yang se convirtió en el autor que publicó el estudio desarrollado por el MIT en la prestigiosa revista digital de medicina, Nature Medicine. Todo esto, pese a que ya se había investigado cómo detectar el Parkinson, mediante el líquido cefalorraquídeo de los pacientes y usando neuroimágenes ¿Cuál fue el problema en ese entonces? Que eran métodos invasivos y de muy alto costo.
¿Cómo detectar el Parkinson con el dispositivo inteligente en casa?
La evaluación que realiza la Inteligencia Artificial (AI) del dispositivo se puede hacer todas las noches al dormir, recordando que el paciente no debe tocarse el cuerpo.
El aparato tecnológico es parecido a un módem WI-FI, que se instala comúnmente en los hogares u oficinas de trabajo. Éste emite señales de radio, analizando los reflejos de la persona y sus patrones de respiración sin interferencias. Posteriormente, las señales respiratorias registradas se envían a la red neuronal mencionada, que determina si hay presencia de Parkinson o no.
Las dificultades actuales para el diagnóstico del Parkinson
Si bien ésta es la enfermedad neurológica de más rápido aumento en la población mundial, y sólo en Estados Unidos afecta a un millón de personas con un gasto económico anual de US$51.900 millones de dólares, el tratamiento médico sigue siendo complejo porque no hay cura para el Parkinson y tampoco se puede prevenir.
Actualmente, los médicos recetan precursores de la dopamina, como Levodopa, e inhibidores de la monoaminooxidasa B y la catecol O-metiltransferasa (MAO-B/COMT), que aumentan los niveles de dopamina. En ocasiones, también incluyen anticolinérgicos y Amantadina.
También hay tratamientos quirúrgicos, que consisten en estimulación cerebral profunda (ECP) con impulsos eléctricos. Además de esto, ayuda la kinesiología y la terapia ocupacional.
Asimismo, la demora en la entrega del diagnóstico a pacientes con Parkinson en etapa temprana es una realidad frecuente. Según el Atlas de Trastornos Neurológicos de la OMS, sólo 37 de 110 países tienen acceso al medicamento levodopa/carbidopa disponible en los centros de salud; y la misma situación ocurre con las neurocirugías, ya que son limitadas por lo costosas que son.
En este contexto, la investigadora Dina Katabi afirma, en entrevista a MIT, que “en términos del desarrollo de los fármacos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y con menos participantes, lo que finalmente acelerará el avance de nuevas terapias. En cuanto a la atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de pacientes con Parkinson en lugares alejados, incluidos aquellos que viven en zonas rurales y aquellos que tienen dificultades para salir de sus casas por tener movilidad limitada o deterioro cognitivo”.
Por su lado, Ray Dorsey, profesor de neurología en la Universidad de Rochester y especialista en Parkinson, también se refiere a esta temática en MIT. “No hemos tenido avances terapéuticos este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos no son óptimos”, asegura.
Sobre el desarrollo del dispositivo con AI para detectar el Parkinson durante el sueño, Dorsey aclara que “tenemos información muy limitada sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y esta tecnología nos permite conseguir evaluaciones objetivas del mundo real para saber cómo les va a las personas en sus hogares. El dispositivo, completamente sin contacto, nos ayuda a iluminar la oscuridad».
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