Hace poco fue dado a conocer un ensayo médico llevado a cabo por un grupo de ingenieros del Imperial College en colaboración con una startup y un neurólogo consultor del hospital Charing Cross de Londres. El objetivo detrás de este ensayo es hacer uso de técnicas de inteligencia artificial para orientarlas en el desarrollo de un dispositivo portátil que permita controlar y tratar los síntomas de la enfermedad de Parkinson.
Si bien existe medicación para contrarrestar los síntomas de esta enfermedad, resulta complicado recetar una dosis precisa de estos fármacos, cuyos compuestos deberían actuar para reemplazar la deficiencia de dopamina en el cuerpo de la persona con Parkinson.
Al momento de determinar la gravedad de los síntomas de un paciente con Parkinson, los neurólogos hacen uso de algo llamado Puntuación Unificada de la Enfermedad de Parkinson (UPDRS por sus siglas en ingles). Allí, una inteligencia artificial es alimentada con datos que se obtienen a través de sensores que registran el movimiento efectuado por el paciente al momento de realizar una prueba motriz controlada por el Dr. Yen Tai, el neurólogo de Charing Cross.
Si bien resulta notable la manera en que el equipo del Imperial saca provecho de los wearables para diagnosticar y monitorizar el Parkinson, no han sido ellos los únicos en tomar esta iniciativa. Así lo expresó el propio Dr. Tai, quien acoto «Los sensores portátiles son un tema muy popular en la investigación del Parkinson desde hace varios años».
Uno de estos intentos provino de un equipo de Apple, cuyos miembros, en colaboración con especialistas médicos, demostraron que un Apple Watch podía tener la capacidad para controlar los síntomas de la enfermedad de Parkinson y medir el alcance de los efectos que la medicación ejercía sobre estos.
No obstante, el equipo del Imperial asegura que su ensayo se diferencia del resto al ir más allá y abarcar un mayor espectro de datos recogidos en torno a todos los principales síntomas manifestados por esta enfermedad: Desde la rigidez de las extremidades pasando por los temblores y lentitud de los movimientos presentados por el paciente.