La inteligencia artificial ayuda a monitorizar la evolución del Parkinson

La enfermedad de Parkinson es la enfermedad neurológica de más rápido crecimiento, que ahora afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo, sin embargo, los médicos aún enfrentan grandes desafíos para rastrear su gravedad y progresión.

Los médicos suelen evaluar a los pacientes probando sus habilidades motoras y funciones cognitivas durante las visitas a la clínica. Estas mediciones semisubjetivas a menudo están sesgadas por factores externos, tal vez un paciente está cansado después de un largo viaje al hospital. Más del 40 por ciento de las personas con Parkinson nunca son tratadas por un neurólogo o un especialista en Parkinson, a menudo porque viven demasiado lejos de un centro urbano o tienen dificultades para viajar.

En un esfuerzo por abordar estos problemas, los investigadores del MIT y otros lugares demostraron un dispositivo doméstico que puede monitorear el movimiento y la velocidad de la marcha de un paciente, que se puede usar para evaluar la gravedad del Parkinson, la progresión de la enfermedad y la respuesta del paciente a la medicación. .

El dispositivo, que tiene aproximadamente el tamaño de un enrutador Wi-Fi, recopila datos de forma pasiva mediante señales de radio que se reflejan en el cuerpo del paciente mientras se mueve por su casa. El paciente no necesita usar un aparato o cambiar su comportamiento. (Un estudio reciente, por ejemplo, mostró que este tipo de dispositivo podría usarse para detectar el Parkinson a partir de los patrones de respiración de una persona mientras duerme).

Los investigadores utilizaron estos dispositivos para realizar un estudio de un año en el hogar con 50 participantes. Demostraron que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar la gran cantidad de datos que recopilaron de forma pasiva (más de 200 000 mediciones de la velocidad de la marcha), un médico podría realizar un seguimiento de la progresión del Parkinson y la respuesta a la medicación de manera más efectiva que con evaluaciones periódicas en la clínica.

“Al poder tener un dispositivo en el hogar que pueda monitorear a un paciente y decirle al médico de forma remota sobre la progresión de la enfermedad y la respuesta del paciente a la medicación para que pueda atenderlo incluso si el paciente no puede venir al clínica, ahora tienen información real y confiable, que en realidad contribuye en gran medida a mejorar la equidad y el acceso ", dice la autora principal Dina Katabi, profesora de Thuan y Nicole Pham en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS), y un investigador principal en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y la Clínica MIT Jameel.

Este artículo ha sido elaborado tomando el MIT como fuente.