La inteligencia artificial no deja se sorprendernos y este nuevo estudio del MIT afirma que entrenando una red neuronal es capaz de identificar la enfermedad de Parkinson antes incluso de padecerla.

Los avances tecnológicos a nivel de salud están siendo muy prometedores en los últimos años. El amplio desarrollo de la inteligencia artificial, además, está colaborando a facilitar cada día más la vida de algunas personas con determinadas enfermedades.

Recientemente ya hemos informado de la aprobación, por parte de la FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos), de la primera aplicación para administrar insulina a diabéticos, por parte de Tandem, una empresa líder en dispositivos para esta enfermedad o Diabeloop, la empresa francesa que lleva años desarrollando algoritmos para la gestión de un sistema bomba-sensor.

Sin embargo, esta vez nos adentramos en una de las enfermedades más complicadas, sobre todo para el entorno y, por supuesto, el paciente que lo sufre, en la que la IA ha volcado sus esfuerzos y ha logrado grandes resultados: el Parkinson.

En un novedoso estudio del MIT, se ha demostrado que, gracias a la inteligencia artificial, se podría detectar esta enfermedad mediante el seguimiento a distancia de los patrones de respiración de una persona. El sistema basado en IA utiliza ondas de radio para monitorizar la respiración mientras una persona duerme.

"Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que los atributos de la respiración podrían ser prometedores para la evaluación del riesgo antes del diagnóstico de Parkinson", explica Dina Katabi, investigadora principal de este estudio.

En cuanto a cómo diseñaron este sistema, entrenaron una red neuronal con multitud de datos extraídos de pruebas durante el sueño. Se analizaron casi 12.000 noches de patrones de respiración, de 757 pacientes con la enfermedad de Parkinson y unos 7.000 sujetos de control sanos.

Probando la IA, según informa NewAtlas, fueron capaces de identificar a los pacientes de Parkinson con un 86 % de precisión a partir de una sola noche de datos (con 12 noches alcanza hasta el 95 %).

Tan solo recordar que ya en 2021, IBM desarrolló un sistema de identificación temprana de esta enfermedad, basándose en algunos puntos clave que experimentan todos los pacientes.

Sin embargo, el potencial no se encuentra aquí, ya que lo realmente interesante es que es capaz de identificar la enfermedad incluso antes de padecerla, ya que solo te la pueden diagnosticar cuando ya presentas problemas motores. El modelo de IA pudo predecir el Parkinson con un 75% de precisión, antes de ser diagnosticado.

Es pronto, pero los investigadores ya han desarrollado un dispositivo que se monta en la pared y que puede utilizarse para monitorizar a los pacientes en su casa. En última instancia, este tipo de dispositivo podría actuar como un sistema de alerta temprana para las personas con un riesgo superior a la media de desarrollarla, o para los pacientes en fase inicial que deseen un seguimiento.