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Los relojes inteligentes podrían identificar la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas característicos y se pueda realizar un diagnóstico clínico, según una investigación que ha empleado inteligencia artificial.


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Los relojes inteligentes podrían identificar la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas característicos y se pueda realizar un diagnóstico clínico, según una investigación que ha empleado inteligencia artificial.

Los relojes inteligentes se han convertido en unos de los accesorios habituales en las muñecas de gran parte de la población. Ya no son solo un gadget para deportistas o un perfecto regalo de navidades para un familiar. Sus utilidades se han ido multiplicado con el paso de los años y la monitorización de diferentes constantes de salud nos ayuda a vigilar nuestro ritmo cardiaco, respiración o la calidad de nuestro sueño.

Una nueva investigación ha ido un poco más allá y afirma que los smartwatches podrían ayudar a identificar la aparición de la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas característicos y se pueda realizar un diagnóstico clínico.

En este nuevo estudio publicado en la revista Nature Medicine, y dirigido por científicos del Instituto de Investigación de la Demencia del Reino Unido y del Instituto de Innovación en Neurociencia y Salud Mental (NMHII) de la Universidad de Cardiff, los científicos analizaron los datos recopilados por relojes inteligentes durante un período de 7 días para medir la velocidad de movimiento de los participantes. Descubrieron que podían predecir con precisión, utilizando inteligencia artificial (IA), quiénes desarrollarían más adelante la enfermedad de Parkinson.

Los investigadores dicen que esto podría usarse como una nueva herramienta de detección para la enfermedad de Parkinson, lo que permitiría detectar el trastorno en una etapa mucho más temprana de lo que permiten los métodos actuales.

El párkinson afecta a unas células del cerebro denominadas neuronas dopaminérgicas, situadas en una zona del cerebro conocida como sustancia negra. Provoca síntomas motores como temblor, rigidez (rigidez) y lentitud de movimiento. Para cuando estos síntomas distintivos del Parkinson comiencen a mostrarse y se pueda hacer un diagnóstico clínico, más de la mitad de las células de la sustancia negra ya habrán muerto.

Por lo tanto, existe la necesidad de métodos baratos, fiables y de fácil acceso para detectar cambios tempranos de modo que se pueda intervenir antes de que la enfermedad cause un daño extenso al cerebro.

Con este objetivo, los investigadores analizaron los datos recopilados de 103.712 participantes del Biobanco del Reino Unido que usaron un reloj inteligente de grado médico durante un período de 7 días entre 2013 y 2016. Los dispositivos midieron la aceleración promedio, es decir, la velocidad de movimiento, continuamente durante el período de una semana.

Compararon datos de un subconjunto de participantes que ya habían sido diagnosticados con la enfermedad de Parkinson, con otro grupo que recibió un diagnóstico hasta siete años después de que se recopilaron los datos del reloj inteligente. Estos grupos también se compararon con personas sanas de la misma edad y sexo.

Los investigadores demostraron que, utilizando la IA, es posible identificar a los participantes que luego desarrollarían la enfermedad de Parkinson a partir de los datos obtenidos con la tecnología portátil que rastrea el acelerómetro de su reloj inteligente. No solo se pudo distinguir a estos participantes de los controles sanos en el estudio, sino que los investigadores luego ampliaron esto para mostrar que la IA podría usarse para identificar a las personas que luego desarrollarían párkinson en la población general.

Descubrieron que esto era más preciso que cualquier otro factor de riesgo u otro signo temprano reconocido de la enfermedad para predecir si alguien desarrollaría este trastorno neurodegenerativo. El modelo también fue capaz de predecir el tiempo hasta el diagnóstico.








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