Más de 160.000 personas están afectadas en España por el párkinson. Una enfermedad neurodegenerativa que produce temblores y lentitud en los movimientos, y que, una vez que aparecen los síntomas, es difícil de ralentizar. Cambia radicalmente la vida del que lo padece y por ello, todas las investigaciones se centran en intentar hacer un diagnóstico precoz que permita tratar la enfermedad antes de que se manifieste. Precisamente en esta línea, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han desarrollado un dispositivo, que a simple vista parece un router wifi y que, mediante la inteligencia artificial, permite detectar la presencia y gravedad de esta afección. Te contamos en qué consiste.
Simplemente mediante el registro de la respiración de la persona mientras duerme, este dispositivo es capaz de evaluar si la persona padece párkinson. Es realmente interesante que no hace falta colocar ningún dispositivo en el cuerpo, sino que mediante ondas de radio analiza los reflejos de los que están a su alrededor.
"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 del párkinson", ha explicado Dina Katabi, autora del estudio.
La herramienta está en sus primeras fases de desarrollo tras obtener resultados muy positivos al analizar casi 12.000 noches de patrones de respiración de un total de 757 pacientes con párkinson y alrededor de 7.000 noches de personas sanas. Este router se colocaría en la pared de la habitación de los pacientes y permitiría monitorizar los resultados sin necesidad de desplazarse a un centro sanitario.
"No hemos tenido avances terapéuticos este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos no son óptimos. Tenemos información muy limitada sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y el dispositivo permite obtener evaluaciones objetivas del mundo real sobre cómo les va a las personas en sus hogares", ha explicado Ray Dorsey, coautor del estudio.
Con las pruebas realizadas hasta el momento, este dispositivo de inteligencia artificial es capaz de predecir la enfermedad con un 75% de precisión antes de ser diagnosticada. Además, detectó a los pacientes que sufren esta enfermedad con un 86% de precisión en una sola noche de datos; mientras que con 12 noches la precisión aumentó hasta el 95%.
Aunque por el momento toda la investigación se ha basado en el diagnóstico de la enfermedad, los investigadores quieren centrarse ahora en el seguimiento de la progresión de esta. Incluso se plantean emplearlo para mejorar la atención clínica de pacientes que viven en zonas poco accesibles o con problemas de desplazamiento.