¡IA revolucionaria detecta el Parkinson a través de la respiración!

La enfermedad de Parkinson es notoriamente difícil de diagnosticar, ya que se basa principalmente en la aparición de síntomas motores como temblores, rigidez y lentitud; pero estos síntomas a menudo aparecen varios años después del inicio de la enfermedad. Ahora, Dina Katabi, profesora en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, junto a su equipo, han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede detectar el Parkinson solo analizando los patrones de respiración de una persona. La herramienta en cuestión es una red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan la forma en que funciona el cerebro humano, capaz de evaluar si alguien tiene Parkinson a partir de su respiración nocturna, es decir, los patrones de respiración que ocurren mientras duerme. La red neuronal también puede discernir la gravedad de la enfermedad de Parkinson de alguien y seguir la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo. A lo largo de los años, los investigadores han investigado el potencial de detectar el Parkinson mediante líquido cefalorraquídeo e imágenes cerebrales, pero estos métodos son invasivos, costosos y requieren acceso a centros médicos especializados, lo que los hace inadecuados para pruebas frecuentes que de otro modo podrían proporcionar un diagnóstico temprano o seguimiento continuo de la progresión de la enfermedad. Este nuevo enfoque permitiría realizar la evaluación de la inteligencia artificial del Parkinson cada noche en casa mientras la persona duerme y sin tocar su cuerpo.