Inteligencia artificial para diagnosticar el grado de afección del Parkinson

Inteligencia artificial e imágenes en 3D para diagnosticar el grado de afección del párkinson

Inteligencia artificial

La Universidad de Córdoba (UCO) en colaboración con la Unidad de Medicina Nuclear del Hospital Universitario Reina Sofía, que dirige el doctor Juan Antonio Vallejo, ha desarrollado una nueva herramienta, que combina imágenes en 3D e inteligencia artificial, que podría permitir al personal sanitario diagnosticar distintos grados de afección de la Enfermedad de Párkinson.

Hasta la fecha, según ha explicado el investigador del grupo Ayrna, Javier Barbero, «la mayoría de los diagnósticos solo distingue si el paciente padece o no esta enfermedad». Por lo tanto, el equipo de investigación ha desarrollado un sistema que permite especificar la fase en la que se encuentra, distinguiendo entre cuatro tipos de estadios diferentes en función de la gravedad.

En concreto, esta nueva metodología combina la inteligencia artificial y el uso de imágenes tridimensionales del área del cerebro en la que se está produciendo la degeneración neuronal. Para ello, los investigadores han analizado, vóxel a vóxel (el equivalente a un píxel 3D), más de 500 fotografías de cerebros de personas con síntomas compatibles con la enfermedad.

El resultado es un algoritmo matemático que, tras haber procesado toda esta información, es capaz de estimar, una vez escaneada la imagen del cerebro del paciente, el grado de afectación de la enfermedad en función del daño neuronal.

¿Por qué detecta la inteligencia artificial el grado de afectación?

Durante la enfermedad de Parkinson se produce una pérdida de densidad de las proteínas encargadas de transportar la dopamina, un neurotransmisor esencial en el control del movimiento. Precisamente, estas imágenes en 3D son capaces de detectar la densidad de estas proteínas y establecer los lugares cerebrales en los que se encuentran, por ello, su localización ofrece pistas sobre la gravedad de la enfermedad.

Esta nueva herramienta no busca sustituir el criterio del personal especializado, sino ofrecer una estimación de forma automática, un diagnóstico inicial, que luego tendrán que ser certificado por el especialista.

En cualquier caso, establecer con mayor exactitud la fase en la que se encuentra esta afección podría ayudar a ajustar la cantidad de medicación necesaria y determinar, así, un mejor tratamiento para una enfermedad crónica que, si bien no tiene cura como tal a día de hoy, ha mejorado notablemente su pronóstico gracias al avance de la neurología y al desarrollo de nuevos fármacos.

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