Si se pudiera detectar el párkinson en sus inicios, sin hacer estudios invasivos en los pacientes y desde la comodidad del hogar, el avance sería gigantesco. Eso es lo que propone una nueva inteligencia artificial (IA) que desarrolló el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
En caso de continuar su desarrollo, podríamos estar ante un cambio rotundo en la manera de diagnosticar la enfermedad. Trastorno que, además, es el segundo más frecuente en el mundo dentro de las enfermedades neurodegenerativas, después del alzhéimer.
Detectar el párkinson con los patrones respiratorios
La tecnología del MIT se basa en una red neuronal de IA. Básicamente, sus creadores interconectaron algoritmos que fueron “educados” para interpretar los patrones respiratorios nocturnos de las personas.
Es decir, este sistema tiene la capacidad de hacer una lectura inmediata de la forma en la que respiran las personas en la noche. Así, elabora unos cálculos que permiten predecir la existencia o no de signos incipientes de párkinson.
Del mismo modo, según los científicos que publicaron estos hallazgos en la revista Nature Medicine, la red neuronal establece la severidad. En otras palabras, si la persona ya fue diagnosticada con esta enfermedad, se puede determinar el grado de afectación.
¿Por qué usar los patrones respiratorios?
La respiración nocturna se ve afectada en los pacientes con párkinson. Este dato se conoce desde que se describió la enfermedad, hace más de 200 años. Pues bien, estudios recientes han demostrado que las personas afectadas tienen más insomnio que la población general y sufren apneas del sueño. Es decir que, mientras duermen, se quedan sin respirar por algunos momentos.
Los investigadores del MIT consideran que el patrón respiratorio se puede alterar previo a que aparezcan otros signos más evidentes. Así, es posible que una persona con párkinson tenga apneas del sueño varios años antes de notar los temblores. Así, en la búsqueda de un método de diagnóstico precoz y no invasivo, surgió la idea de interpretar la respiración nocturna. Y esto es posible gracias a la inteligencia artificial.
¿Cómo se creó y probó la red neuronal que detecta el párkinson con IA?
Dina Katabi, profesora del MIT, fue la líder del proyecto. Ella trabaja en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de esta universidad. Así, como también, en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de esta misma institución.
Katabi y su grupo de trabajo diseñaron un dispositivo en forma de caja que se instala en la pared de las habitaciones. Dentro de este se aloja la red neuronal con los algoritmos de IA.
Esta red neuronal fue entrenada por dos miembros del equipo de Katabi; estudiantes de doctorado y de posdoctorado, respectivamente. Para ello, utilizaron 120.000 horas de registro de sueño de 757 personas con la enfermedad y 6.914 sin ella.
Una vez que la inteligencia artificial “aprendió” los patrones, se instaló el dispositivo en las habitaciones de 7.617 voluntarios. El equipo emite una onda de radio y recibe los reflejos del entorno. Como resultado, registra los movimientos respiratorios de la persona sin necesidad de contacto físico.
Los investigadores han publicado que esta tecnología, en la prueba con los más de 7.000 voluntarios, tuvo una sensibilidad del 90% Además, fue capaz de pronosticar la progresión futura de la enfermedad.
En búsqueda del diagnóstico precoz del párkinson
La detección temprana de esta enfermedad es un desafío de la medicina. Y es que, si bien se están desarrollando algunos marcadores biológicos, estos son incipientes, costosos e invasivos para los pacientes Por el momento, el diagnóstico es clínico.
Alcanzar un método no invasivo y preciso, que a su vez detecte signos incipientes, sería de gran beneficio. Hay muchas personas que empeoran sin recibir tratamiento porque no se las ha podido diagnosticar rápido.
Por otro lado, los pacientes que ya padecen esta enfermedad podrían tener una evaluación continua de su progresión con este dispositivo. La sola instalación de este en la habitación recabaría datos todas las noches. Luego, la red neuronal se encargaría de calcular la mejoría o el empeoramiento del estado de salud.
Esta información sería de gran utilidad para los médicos que dirigen los tratamientos de las personas con la enfermedad. Así, una modificación a tiempo de los fármacos mejoraría el bienestar diario, retardando la evolución. Esta investigación del MIT no es la única en este campo. Varios investigadores están desarrollando inteligencias artificiales con el mismo objetivo. En este sentido, es probable que en pocos años asistamos a un cambio rotundo en el modo de diagnosticar el párkinson.
