Modelo de inteligencia artificial detecta la enfermedad de Parkinson a partir de patrones de respiración

Un equipo de investigadores del MIT ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede detectar la enfermedad de Parkinson a partir de la lectura de los patrones de respiración de una persona.

La red neuronal es capaz de evaluar la respiración nocturna o los patrones de respiración mientras duerme, para determinar si una persona tiene Parkinson o no. Fue entrenada por el estudiante de doctorado del MIT Yuzhe Yang y el investigador postdoctoral Yuan Tuan, y puede determinar la gravedad de la enfermedad de Parkinson de alguien mientras rastrea su progresión con el tiempo.

Yang es el primer autor del nuevo artículo de investigación, que se publicó en Nature Medicine.

El equipo completo incluyó a Dina Katabi, la profesora Thuan y Nicole Pham en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS), y la investigadora principal en el MIT Jameel Clinic.

Katabi, que es la autora senior, también es afiliada al Laboratorio de Ciencias de la Computación y Inteligencia Artificial del MIT y directora del Centro de Redes Inalámbricas y Computación Móvil.

Los investigadores han estado investigando consistentemente el potencial de detectar la enfermedad de Parkinson con líquido cefalorraquídeo y neuroimagen, pero estos métodos son invasivos y costosos. También requieren acceso a centros médicos especializados.

Evaluación de inteligencia artificial cada noche

El equipo de investigadores se propuso superar estos desafíos y demostró que la evaluación de la enfermedad de Parkinson con inteligencia artificial se puede realizar cada noche en casa. La persona puede incluso estar dormida sin que se toque su cuerpo.

Los investigadores desarrollaron un dispositivo que se parece a un enrutador de Wi-Fi para el hogar, y emite señales de radio, analiza sus reflejos en el entorno circundante y extrae los patrones de respiración del sujeto sin ningún contacto físico. La señal de respiración se alimenta a la red neuronal para evaluar la enfermedad de Parkinson, con cero esfuerzo por parte del paciente y el cuidador.

“Se observó una relación entre la enfermedad de Parkinson y la respiración tan temprano como en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, dice Katabi. “Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes de los síntomas motores, lo que significa que los atributos de la respiración podrían ser prometedores para la evaluación del riesgo antes del diagnóstico de la enfermedad de Parkinson”.

Según Katabi, el estudio tiene importantes implicaciones para el desarrollo de medicamentos y la atención clínica.

“En términos de desarrollo de medicamentos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y menos participantes, lo que en última instancia aceleraría el desarrollo de nuevas terapias. En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de pacientes con enfermedad de Parkinson en comunidades tradicionalmente subatendidas, incluyendo aquellas que viven en áreas rurales y aquellas con dificultades para dejar su hogar debido a la discapacidad motora o la discapacidad cognitiva”, dice.

Ray Dorsey es profesor de neurología en la Universidad de Rochester y coautor del artículo. Es un especialista en la enfermedad de Parkinson y dice que el estudio es probablemente uno de los estudios de sueño más grandes jamás realizados sobre la enfermedad de Parkinson.

“No hemos tenido avances terapéuticos este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos son subóptimos”, dice Dorsey. “Tenemos muy poca información sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y [el dispositivo de Katabi] permite obtener evaluaciones objetivas y del mundo real de cómo están las personas en su hogar. La analogía que me gusta dibujar [de las evaluaciones actuales de la enfermedad de Parkinson] es una farola en la noche, y lo que vemos desde la farola es un segmento muy pequeño … [el sensor completamente sin contacto de Katabi] nos ayuda a iluminar la oscuridad”.