Un estudio multicéntrico demuestra la eficacia de una herramienta basada en IA para mejorar el diagnóstico de enfermedades como el Parkinson.
El diagnóstico preciso de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson (PD, en inglés), la atrofia multisistémica (MSA, en inglés) y la parálisis supranuclear progresiva (PSP, en inglés) es un desafío para los médicos. Estas enfermedades comparten síntomas similares, lo que dificulta su diferenciación. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en JAMA Neurology presenta una herramienta prometedora que utiliza imágenes de resonancia magnética (IRM) y machine learning para mejorar la precisión del diagnóstico.
El estudio, liderado por el Dr. David E. Vaillancourt y un equipo de investigadores de la Universidad de Florida (UF), evaluó una herramienta llamada Diferenciación Automatizada de Imágenes para Parkinsonismo (AIDP, en inglés). Esta tecnología combina imágenes de IRM de alta resolución con algoritmos de inteligencia artificial para distinguir entre PD, MSA y PSP.
El estudio incluyó a 249 pacientes de 21 centros médicos en Estados Unidos y Canadá. Los resultados mostraron que la AIDP fue altamente efectiva en diferenciar estas enfermedades, con una precisión del 96% para distinguir entre Parkinson y parkinsonismo atípico (que incluye MSA y PSP). Además, la herramienta logró una precisión del 98% para diferenciar entre MSA y PSP, y entre PD y MSA o PSP.
“En muchos casos, los fabricantes de IRM no se comunican entre sí debido a la competencia del mercado”, detalló el Dr. Vaillancourt, catedrático y profesor del Departamento de Fisiología Aplicada y Kinesiología de la UF. “Todos tienen su propio software y sus propias secuencias. Aquí hemos desarrollado un software novedoso que funciona con todos ellos”.
En este sentido, el software, AIDP, para el procesamiento automatizado de IRM y machine learning cuenta con una técnica no invasiva de biomarcadores. Utilizando la resonancia magnética ponderada por difusión, que mide cómo se difunden las moléculas de agua en el cerebro, el equipo logró identificar dónde se producía la neurodegeneración. Posteriormente, el algoritmo de machine learning, que fue rigurosamente probado contra diagnósticos clínicos en persona, analizó el escáner cerebral y proporcionó al médico los resultados, indicando uno de los diferentes tipos de Parkinson.
Por otro lado, uno de los hallazgos más importantes fue que la AIDP también fue validada con casos de autopsia, confirmando su precisión en el 93.9% de los casos. Esto significa que la herramienta no solo es útil en pacientes vivos, sino que también puede ser una herramienta valiosa para estudios post mortem.
Este estudio representa un avance significativo en el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas. La AIDP podría integrarse en la práctica clínica para ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y precisas, lo que mejoraría el tratamiento y la calidad de vida de los pacientes. Aunque son necesarias más investigaciones para confirmar estos resultados en poblaciones más amplias, esta tecnología abre nuevas posibilidades para el manejo de estas enfermedades complejas. Además, el equipo tiene como propósito a mediano plazo obtener la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA).
“Este es un caso en el que la innovación entre la tecnología y la inteligencia artificial ha demostrado mejorar la precisión del diagnóstico, lo que nos permite la oportunidad de mejorar aún más el tratamiento para los pacientes con enfermedad de Parkinson”, dijo Michael Okun, asesor médico de la Fundación de Parkinson y director del Instituto Norman Fixel para Enfermedades Neurológicas en UF Health. “Esperamos ver cómo esta innovación puede tener un mayor impacto en la comunidad del Parkinson y avanzar en nuestro objetivo compartido de mejores resultados para todos”
Finalmente, el Dr. Angelos Barmpoutis, profesor del Instituto de Mundos Digitales de la UF, detalló que este esfuerzo resalta la importancia de la colaboración interdisciplinaria. “Gracias a la combinación de conocimientos médicos, científicos y tecnológicos, hemos podido lograr un objetivo que cambiará la vida de innumerables personas”.
