La IA y los relojes inteligentes pueden detectar la enfermedad de Parkinson a tiempo
En Resumen
La convergencia de los relojes inteligentes y la IA ha dado lugar a un gran avance en la detección temprana de la enfermedad de Parkinson.
Los investigadores utilizaron datos de relojes inteligentes para identificar a las personas que serían diagnosticadas clínicamente con Parkinson siete años después, revelando movimientos más lentos y una calidad de sueño disminuida.
La autora principal del estudio, la Dra. Kathryn Peall, encontró que el modelo es preciso y separa la enfermedad de Parkinson de otras afecciones que podrían afectar el movimiento.
La tecnología tiene el potencial de impactar significativamente nuestras vidas en el futuro, permitiendo la detección e intervención temprana, atención médica personalizada, mejor manejo de enfermedades, empoderamiento de las personas, avance en investigación y atención médica, prevención y salud pública, y toma de decisiones basada en datos.
La combinación de relojes inteligentes e IA puede contribuir a mejores prácticas de atención médica, medidas preventivas y toma de decisiones basada en datos.
La convergencia de los relojes inteligentes y la IA ha permitido a los investigadores descubrir información oculta sobre personas que antes eran desconocidas. Ahora, ha surgido un caso convincente que demuestra el potencial de esta tecnología.
A través del análisis de los datos del reloj inteligente, Los investigadores han logrado un gran avance en la detección temprana de la enfermedad de Parkinson.. Pudieron identificar a las personas a las que se les diagnosticaría clínicamente la enfermedad de Parkinson siete años después. Los datos revelaron que incluso años antes del diagnóstico, estos individuos exhibieron movimientos más lentos y una calidad de sueño disminuida.
Para lograr esta hazaña, los investigadores entrenaron modelos ML para distinguir a las personas con enfermedad de Parkinson de la población general. Al comparar sus hallazgos con modelos basados en genética, química sanguínea, estilo de vida o síntomas prodrómicos conocidos, como estreñimiento o pérdida del olfato, los modelos entrenados con datos de acelerometría de relojes inteligentes demostraron un rendimiento superior en el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson.
La autora principal del estudio, la Dra. Kathryn Peall, dijo a BBC News que parecía ser preciso y separar la enfermedad de Parkinson de otras condiciones que podrían afectar el movimiento, como la vejez o la fragilidad.
Como beneficio de trabajar con un conjunto de datos como el Biobanco del Reino Unido, dijo: "Comparamos nuestro modelo con varios trastornos diferentes, incluidos otros tipos de trastornos neurodegenerativos, personas con osteoartritis y otros trastornos del movimiento, entre otros".
Sin embargo, "siempre será una elección individual y personal" si se debe informar a las personas que tenían Parkinson años antes de que aparecieran los síntomas.
Al aprovechar la gran cantidad de datos recopilados a través de los relojes inteligentes, las personas pueden obtener información valiosa sobre su salud y, potencialmente, buscar la atención médica adecuada antes.
El Dr. Sirwan Darweesh, neurólogo del Departamento de Neurología de la Facultad de Medicina de la Universidad Erasmus de Róterdam, ha dedicado una amplia investigación al estudio del inicio y la progresión de la enfermedad de Parkinson. En 1990, un equipo de investigadores de la universidad inició un estudio exhaustivo con el objetivo de monitorear la salud de todos los residentes mayores de 55 años en Ommord, un barrio de los Países Bajos. Dentro de este estudio, el Dr. Darweesh se centró específicamente en un grupo de cien personas a las que finalmente se les diagnosticó la enfermedad de Parkinson.
Con base en la investigación del Dr. Darweesh, se ha determinado que la patología de la enfermedad de Parkinson se manifiesta más de dos décadas antes de que se pueda realizar un diagnóstico clínico. En la mayoría de los casos, los síntomas iniciales se notan aproximadamente diez años antes de que se llegue a un diagnóstico oficial. El Dr. Darweesh comparte la preocupación expresada por Grandas de que la enfermedad de Parkinson a menudo se diagnostica en una etapa tardía cuando las terapias modificadoras de la enfermedad son menos efectivas. La razón probable detrás de esta ineficacia es que la patología de la enfermedad ya está considerablemente avanzada en ese punto, con más del 60% de las células cerebrales dopaminérgicas vitales agotadas en el momento del diagnóstico.
Una limitación de la investigación reciente es que los relojes inteligentes solo registraron actividad durante una semana. Sin embargo, si este enfoque se aplicara en un entorno del mundo real, la recopilación continua de datos durante un período prolongado podría mejorar la precisión de las señales de advertencia. Antes del trabajo actual del Dr. Sandor, un grupo de científicos en los Estados Unidos empleó inteligencia artificial para identificar patrones en los datos de los relojes inteligentes. También utilizaron una muestra del Biobanco del Reino Unido, centrándose en pacientes que ya habían recibido un diagnóstico de la enfermedad de Parkinson. Entre los investigadores involucrados, el neurólogo Dr. Karl Friedl enfatiza que una semana completa de monitoreo de patrones de movimiento es suficiente para detectar individuos que probablemente desarrollen Parkinson. Mirando desde una perspectiva más amplia, el Dr. Friedl enfatiza que analizar el movimiento de un individuo puede proporcionar información valiosa sobre varios aspectos de su salud y bienestar. Cuando se combinan con las características prodrómicas emergentes asociadas con el Parkinson, como la anosmia, la alteración del sueño REM y la depresión, los algoritmos predictivos en nuestro mundo de IA en avance tienen un enorme potencial.
El estudio del reloj inteligente también recopiló datos sobre los patrones de sueño de una muestra de 65,000 personas. Una vez más, la inteligencia artificial demostró la capacidad de detectar cambios en la duración y calidad del sueño, tanto en aquellos que ya habían sido diagnosticados con la enfermedad de Parkinson en el momento del registro de actividad como en aquellos que fueron diagnosticados años después. Según el Dr. Sandor, los datos de los relojes inteligentes revelaron que las personas experimentan despertares más frecuentes durante la noche y una mayor duración del sueño varios años antes del diagnóstico de Parkinson. Al combinar datos diurnos y nocturnos, los acelerómetros podrían ofrecer a los médicos la oportunidad de intervenir y, potencialmente, retrasar la progresión de la enfermedad.
La tecnología descrita anteriormente, la convergencia de los relojes inteligentes y la inteligencia artificial para la detección temprana de la enfermedad de Parkinson, tiene el potencial de impactar significativamente nuestras vidas en el futuro. Aquí hay algunas formas en que esta tecnología puede marcar la diferencia:
- Detección e Intervención Temprana: Al aprovechar los datos recopilados de los relojes inteligentes y utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, las personas pueden obtener información temprana sobre sus condiciones de salud. La detección temprana de la enfermedad de Parkinson u otras condiciones similares permite una intervención oportuna, lo que puede mejorar los resultados del tratamiento y la calidad de vida.
- Atención médica personalizada: La integración de relojes inteligentes e IA permite soluciones de atención médica personalizadas. Con el monitoreo y análisis continuos de los datos de salud, las personas pueden recibir recomendaciones, intervenciones y medidas preventivas personalizadas en función de sus patrones y riesgos de salud específicos. Este enfoque personalizado tiene el potencial de mejorar el bienestar general y el manejo de la enfermedad.
- Manejo mejorado de enfermedades: Los relojes inteligentes equipados con algoritmos impulsados por IA pueden proporcionar comentarios y recordatorios en tiempo real a las personas con enfermedad de Parkinson u otras afecciones crónicas. Este apoyo puede ayudar a controlar los síntomas, los horarios de medicación, las rutinas de ejercicio y otros aspectos esenciales del control de la enfermedad, mejorando en última instancia la calidad de vida general de los pacientes.
- Empoderando a las personas: La tecnología empodera a las personas para que desempeñen un papel activo en su salud y bienestar. Al brindar acceso a conocimientos de salud personalizados, las personas pueden tomar decisiones informadas sobre su estilo de vida, buscar atención médica oportuna y participar activamente en su propio proceso de atención médica.
- Avance en Investigación y Salud: La gran cantidad de datos recopilados a través de relojes inteligentes y analizados con algoritmos de IA pueden contribuir a los avances en la investigación médica. Los investigadores pueden obtener información valiosa sobre la progresión de la enfermedad, identificar nuevos biomarcadores y desarrollar tratamientos más efectivos. Esta tecnología tiene el potencial de acelerar la investigación médica y mejorar las prácticas de atención médica.
- Prevención y Salud Pública: La detección temprana de la enfermedad de Parkinson y otras condiciones de salud a través de relojes inteligentes e IA puede contribuir a las medidas preventivas y las iniciativas de salud pública. Al identificar a las personas de alto riesgo, los proveedores de atención médica y los formuladores de políticas pueden implementar intervenciones y estrategias específicas para reducir la carga general de la enfermedad.
- Toma de Decisiones basada en Datos: La gran cantidad de datos recopilados de los relojes inteligentes se puede aprovechar para informar las políticas y estrategias de atención médica. Los datos agregados y anónimos pueden proporcionar información valiosa sobre las tendencias de salud de la población, lo que permite que los sistemas de atención médica asignen recursos de manera más efectiva, identifiquen riesgos emergentes para la salud y desarrollen intervenciones basadas en evidencia.
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