Desarrollan una inteligencia artificial que puede detectar párkinson con los patrones de respiración

Un dispositivo desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, con la apariencia de un 'router' Wi-Fi utiliza una red neuronal para discernir la presencia y la gravedad del párkinson, una de las enfermedades neurológicas de mayor crecimiento en el mundo.

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 suelen aparecer varios años después del inicio de la enfermedad.

Ahora, este equipo de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede detectar el párkinson con solo 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 de un cerebro humano, capaz de evaluar si alguien tiene la enfermedad de Parkinson a partir de su respiración nocturna, es decir, los patrones de respiración que se producen mientras duerme.

"Ya en 1817 se observó una relación entre el párkinson y la respiración, en el trabajo del doctor James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos. 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", dice Dina Katabi, una de las líderes de la investigación, que se ha publicado en la revista científica 'Nature Medicine'.

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. Solo en Estados Unidos, afecta a más de un millón de personas y tiene una carga económica anual de 51.900 millones de dólares. El algoritmo del equipo de investigación se probó en 7.687 individuos, incluidos 757 pacientes de párkinson.

Katabi señala que el estudio tiene importantes implicaciones para el desarrollo de medicamentos para el Parkinson y la atención clínica. "En términos de desarrollo de medicamentos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y menos participantes, acelerando en última instancia el desarrollo de nuevas terapias. En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de los pacientes con párkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluyendo aquellos que viven en zonas rurales y aquellos con dificultad para salir de casa debido a la movilidad limitada o el deterioro cognitivo", apunta.