La inteligencia artificial detecta el párkinson a partir del análisis de la respiración nocturna
El análisis de los movimientos respiratorios durante el sueño mediante redes neuronales permite el diagnóstico temprano del párkinson y valorar su gravedad
Esther Samper, 12 de septiembre de 2022
Tras el alzhéimer, el párkinson es la enfermedad neurodegenerativa más frecuente en el mundo. Entre 120.000 y 150.000 personas la sufren en España. El 70 por ciento de ellas tienen más de 65 años. Por ahora, no existe ningún biomarcador o prueba específica en el ámbito clínico que sea de utilidad para diagnosticar de forma clara y temprana esta dolencia o para hacer un seguimiento de su evolución. [...]
En ese sentido, un reciente estudio, publicado en la revista Nature Medicine, muestra el potencial de una nueva técnica, llamada Katabi, que emplea la inteligencia artificial para diagnosticar el párkinson durante el sueño. [...] Para tal fin, desarrollaron un conjunto de algoritmos conocidos como red neuronal: un sistema artificial de procesamiento de la información que simula, hasta cierto punto, el funcionamiento de las neuronas del cerebro. Esta red clasifica si una persona puede sufrir o no párkinson a partir de sus patrones de respiración nocturnos y valora cuál es su gravedad con el paso del tiempo. El sistema consta de un dispositivo de apariencia similar a un enrutador wifi, fijado a la pared, que emite y recibe señales de radio centrados en la superficie de la persona. Con estas señales, es posible registrar los movimientos respiratorios que realiza el individuo durante la noche sin molestias asociadas, ya que no tiene que llevar en el cuerpo ningún sensor.
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