La inteligencia artificial detecta el párkinson a partir del análisis de la respiración nocturna

Colaboración con Investigación y Ciencia.

Sueño

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.

Para realizar el diagnóstico los médicos dependen principalmente de la observación de ciertos signos clínicos: temblores, lentitud de movimientos, rigidez muscular… El problema es que cuando aparecen estos síntomas, el daño en el cerebro suele llevar ya varios años de evolución: entre el 50 y el 80 por ciento de las neuronas dopaminérgicas ya han sufrido daños.

De media, se tarda entre uno y tres años en que una persona afectada por esta enfermedad reciba finalmente el diagnóstico. Además, el 25 por ciento de los pacientes diagnosticados tienen en realidad otra enfermedad que provoca síntomas similares. Todos estos factores complican el tratamiento, que no es curativo, pero puede paliar los signos y síntomas, o retrasar su aparición o empeoramiento.

Contar con una prueba capaz de detectar el párkinson de forma sencilla, barata y no invasiva permitiría realizar un tratamiento más precoz y quizás mejorar el pronóstico a largo plazo. 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.

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