El párkinson es una enfermedad neurodegenerativa y crónica que afecta a unas 150.000 personas en España, según la Sociedad Española de Neuronología (SEN). Su diagnóstico es complicado, porque se basa principalmente en la aparición años después de su inicio de síntomas como temblores y lentitud. Sin embargo, unos investigadores han desarrollado una inteligencia artificial (IA) capaz de detectarla antes de tiempo y con tan sólo escuchar la respiración de una persona.

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La tecnología ha evolucionado tanto que existen inventos capaces de detectar enfermedades con mucha antelación. El último ejemplo de ello viene del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), donde unos ingenieros han desarrollado un dispositivo con forma de un router WiFi que utiliza una inteligencia artificial para discernir la presencia y la gravedad del párkinson, una enfermedad neurológica que afecta a más de 7 millones de personas en todo el mundo.

El proyecto se centra en una red neuronal que ha sido entrenada para ser capaz de detectar el párkinson antes de tener síntomas con tan sólo leer los patrones de respiración de una persona. La IA se integra en un dispositivo que se puede instalar cómodamente en la pared de la habitación y también puede percibir la gravedad de la enfermedad, además de evaluar su progresión a lo largo del tiempo.

Escuchando la respiración

La herramienta en cuestión funciona a través de una serie de algoritmos conectados que imitan el funcionamiento del cerebro humano, capaz de evaluar si alguien tiene párkinson a partir de la respiración que produce mientras duerme. Durante años los investigadores del MIT han estudiado distintas opciones para esta tarea, como analizar el líquido cefalorraquídeo o las neuroimágenes, pero esos métodos resultan invasivos y requieren una gran inversión, además de la visita del paciente a centros médicos especializados.

Como alternativa, los investigadores demostraron que con la inteligencia artificial se puede detectar el párkinson antes de tener síntomas y directamente desde casa mientras la persona está durmiendo y sin necesidad de colocar ningún dispositivo en su cuerpo. Para ello, han creado un dispositivo que emite ondas de radio y analiza sus reflejos en el entorno circundante, para extraer los patrones de respiración del sujeto sin ninguna intervención corporal ni contacto.

La IA detecta el Párkinson con tan sólo escuchar cómo respira la persona. MIT Omicrono

Tras ello, la señal de la respiración se envía a la red neuronal para evaluar el párkinson de manera pasiva y sin que el paciente o cuidador tenga que realizar ningún tipo de esfuerzo. "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.

El primer paso que realizaron los investigadores fue el de entrenar a la red neuronal en un conjunto masivo de datos de respiración nocturna para lograr que la inteligencia artificial pudiera detectar patrones que identifiquen a los pacientes esa enfermedad neurológica degenerativa. De esta manera, se analizaron 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. 

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El proyecto se encuentra en una de sus primeras etapas, pero aun así los investigadores ya han desarrollado un dispositivo que se monta en la pared y que se puede usar para monitorizar a los pacientes directamente en sus casas. Como recurso, este tipo de dispositivo podría actuar como un sistema de alerta temprana para personas con un riesgo superior al promedio de desarrollar párkinson o para pacientes en etapa temprana que desean un seguimiento cercano de la progresión de su enfermedad.

"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. 

Antes de los síntomas

Uno de los pilares fundamentales de este sistema es que puede diagnosticar el párkinson antes de que aparezcan los síntomas motores. De hecho, durante las pruebas la inteligencia artificial fue 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%.

A pesar de esas cifras, los investigadores aún necesitan más tiempo de trabajo para perfeccionar y validar el sistema como una herramienta de diagnóstico temprano de párkinson, pero uno de los usos más inmediatos que se le podría dar sería el seguimiento de la progresión de la enfermedad. Incluso se podría usar para mejorar la atención clínica en pacientes en lugares remotos y para ayudar a los investigadores a evaluar la eficacia de nuevos tratamientos farmacológicos en ensayos clínicos.

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