La enfermedad de Parkinson es notoriamente difícil de diagnosticar, ya que se basa principalmente en la aparición de síntomas motores como temblores, rigidez y lentitud, pero estos síntomas a menudo aparecen varios años después de la aparición de la enfermedad. Dina Katabi, profesora Thuan y Nicole Pham en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que detecta el párkinson solo por leer los patrones respiratorios de una persona.
La herramienta en cuestión es una red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan la forma en que funciona un cerebro humano. Esta es capaz de evaluar si alguien tiene párkinson por su respiración nocturna, es decir, patrones de respiración que ocurren mientras duerme.
La red neuronal, que fue entrenada por el estudiante de doctorado del MIT Yuzhe Yang y el postdoctorado Yuan Yuan, también es capaz de discernir la gravedad de la enfermedad de párkinson de alguien y rastrear la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
Yang es el primer autor de un nuevo artículo que describe el trabajo, publicado hoy en Nature Medicine. Katabi, que también está afiliada al Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y directora del Centro de Redes Inalámbricas y Computación Móvil, es la autora principal.
A lo largo de los años, los científicos han investigado el potencial de detectar el párkinson utilizando líquido cefalorraquídeo y neuroimagen, pero tales métodos son invasivos, costosos y requieren acceso a centros médicos especializados. Ello los hace inadecuados para pruebas frecuentes que de otro modo podrían proporcionar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la progresión de la enfermedad.
EVALUACIÓN DE IA DEL PARKINSON SE HACE TODAS LAS NOCHES
Los investigadores del MIT demostraron que la evaluación de inteligencia artificial del párkinson se puede hacer todas las noches en casa mientras la persona está dormida y sin tocar su cuerpo.
Para ello, el equipo desarrolló un dispositivo con la apariencia de un router Wi-Fi doméstico, pero en lugar de proporcionar acceso a Internet. El dispositivo emite señales de radio, analiza sus reflejos en el entorno circundante y extrae los patrones de respiración del sujeto sin ningún contacto corporal.
La señal respiratoria se alimenta a la red neuronal para evaluar el párkinson de manera pasiva, y no se necesita ningún esfuerzo por parte del paciente y el cuidador.
La enfermedad neurológica de más rápido crecimiento en el mundo, el párkinson es el segundo trastorno neurológico más común, después de la enfermedad de alzheimer. N
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