El dispositivo que se puede ver en la imagen adjunta, de una apariencia similar a la de un router Wi-Fi, utiliza una red neuronal para discernir la presencia y la gravedad de una de las enfermedades neurológicas de más rápido crecimiento en el mundo.
A través de este invento de investigadores del MIT, se plantea un mecanismo alternativo para contribuir en la detección de la enfermedad de Parkinson, que es particularmente difícil de diagnosticar.
IA como alternativa para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson
Si bien este padecimiento es reconocible a través de los síntomas que afectan al aparato motor del cuerpo, como temblores, movimientos lentos y/o rígidos, estos se manifiestan durante una etapa tardía de la enfermedad, varios años después de su real aparición.
Un equipo de científicos del MIT desarrolló un modelo de inteligencia artificial que puede detectar el Parkinson simplemente con leer los patrones de respiración de una persona.
La herramienta en cuestión es una red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan el funcionamiento del cerebro humano, capaces de evaluar si alguien tiene Parkinson a partir de su respiración nocturna, es decir, los patrones de respiración que se producen mientras duerme. Este sistema de IA también es capaz de discernir la gravedad de la enfermedad de Parkinson de alguien y rastrear la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
A través del dispositivo antes descrito, que a diferencia de otras soluciones predecesoras no es invasivo ni costoso, los investigadores del MIT demostraron que la evaluación de inteligencia artificial del Parkinson se puede hacer todas las noches en casa, mientras la persona duerme y intervenir el cuerpo con algún contacto físico.
El instrumento desarrollado para este estudio emite señales de radio, analiza sus reflejos en el entorno circundante y extrae los patrones de respiración del sujeto sin ningún contacto físico. Luego, la señal de respiración se envía a la red neuronal para evaluar el Parkinson de manera pasiva, sin demandar esfuerzo alguno para el paciente o quien le cuide.
“Ya 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 a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, dice Dina Katabi, investigadora titular de este proyecto. “Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que los atributos respiratorios podrían ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson”, agregó.
Katabi añade que el estudio realizado tiene implicaciones importantes para el desarrollo de fármacos y la atención clínica del Parkinson. “En términos de desarrollo de fármacos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y menos participantes, lo que en última instancia acelerará el desarrollo de nuevas terapias. En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de pacientes con Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos aquellos que viven en áreas rurales y aquellos con dificultad para salir de casa debido a movilidad limitada o deterioro cognitivo”, dice.
De validarse esta solución como una vía aceptable para trabajar en la elaboración de diagnósticos, se marcaría un muy valioso avance. “No hemos tenido avances terapéuticos este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos no son óptimos”, dice Ray Dorsey , profesor de neurología en la Universidad de Rochester y especialista en Parkinson y coautor del artículo que documenta esta investigación. Dorsey agrega que el estudio es probablemente uno de los estudios del sueño más grandes jamás realizados sobre el Parkinson. “Tenemos información muy limitada sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y el dispositivo [de Katabi] le permite obtener evaluaciones objetivas del mundo real de cómo le va a la gente en casa. La analogía que me gusta dibujar [de las evaluaciones actuales de Parkinson] es una farola en la noche, y lo que vemos de la farola es un segmento muy pequeño… El sensor completamente sin contacto [de Katabi] nos ayuda a iluminar la oscuridad», señaló el experto.
Algunos aspectos de la enfermedad de Parkinson continúan siendo enigmáticos para la comunidad científica y clínica. No obsatnte, esfuerzos como estos buscan esclarecer el camino hacia un diagnóstico certero y oportuno.