Un nuevo estudio indica que la enfermedad de Parkinson (EP) podría diagnosticarse rastreando de forma remota los patrones de respiración de una persona. Dirigido por investigadores del MIT, el estudio presenta un sistema de inteligencia artificial que utiliza ondas de radio para monitorear la respiración mientras una persona duerme.
Dina Katabi, investigadora principal de la nueva investigación, dijo que el estudio se inspiró en observaciones de hace 200 años de James Parkinson, el primer médico en catalogar clínicamente los signos de la enfermedad neurológica degenerativa.
“Ya en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson, se observó una relación entre el Parkinson y la respiración”, explicó Katabi. “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 respiratorios podrían ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson”.
El primer paso fue entrenar una red neuronal en un conjunto masivo de datos de respiración nocturna. Se analizaron casi 12.000 noches de patrones de respiración, de 757 pacientes con enfermedad de Parkinson y alrededor de 7.000 sujetos de control sanos.
Al probar el modelo de IA en un conjunto de datos independiente, pudo diagnosticar a los pacientes con Parkinson con un 86 % de precisión con solo una noche de datos. En promedio, el estudio encontró que 12 noches de seguimiento consecutivo podrían alcanzar una precisión de alrededor del 95 % en el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson.
Aún más interesante es el potencial del sistema para diagnosticar la enfermedad de Parkinson antes de que aparezcan los síntomas motores. El conjunto de datos estudiado incluía datos de sujetos antes y después del diagnóstico de Parkinson. Las dos visitas de sueño tuvieron una diferencia de alrededor de seis años y el modelo de IA pudo predecir el Parkinson en las personas no diagnosticadas con un 75 % de precisión a partir del primer conjunto de datos del sueño, antes de que un paciente fuera diagnosticado con Parkinson.
Más información: https://newatlas.com/health-wellbeing/ai-parkinsons-disease-sleep-breathing-patterns-mit/
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