Los participantes del estudio realizaron una tarea motora estandarizada de golpeteo, la cual fue grabada en video y analizada por expertos y un algoritmo de aprendizaje automático.
La enfermedad de Parkinson es una afección neurológica de crecimiento acelerado que hasta la fecha no tiene una cura. A pesar de la importancia de las evaluaciones clínicas regulares y los ajustes de medicación para controlar los síntomas y mejorar la calidad de vida de los afectados, el acceso a la atención neurológica continúa siendo limitado. Este problema es particularmente grave en regiones en desarrollo y regiones subdesarrolladas, donde puede haber una falta de especialistas en neurología. Incluso en lugares donde existe acceso a la atención, la organización de visitas clínicas puede ser un desafío para personas mayores que viven en áreas rurales y que pueden tener dificultades cognitivas y motoras.
Un reciente estudio publicado en npj Digital Medicine ha presentado un sistema revolucionario basado en inteligencia artificial (IA) para evaluar la gravedad del rendimiento motor de personas con la enfermedad de Parkinson de manera remota y objetiva. El estudio involucró a 250 participantes de todo el mundo que llevaron a cabo una tarea motora estandarizada de golpeteo de dedos frente a una cámara web. Esta tarea suele utilizarse en exámenes neurológicos para evaluar la bradicinesia, que es un síntoma clave de la enfermedad de Parkinson.
La tarea requiere que una persona toque repetidamente su dedo pulgar con el dedo índice lo más rápido y fuerte posible. Los videos de estas tareas de golpeteo han sido utilizados anteriormente para analizar trastornos del movimiento como Parkinson en investigaciones previas. No obstante, los videos solo incluyen una cantidad limitada de participantes y se utilizan para clasificaciones binarias, es decir para medir síntomas de Parkinson y no la gravedad de la enfermedad como en el estudio reciente.
Este enfoque es particularmente innovador debido a que los participantes llevaron a cabo la tarea en sus propios hogares, sin contar con la supervisión clínica directa de profesionales médicos. Los videos resultantes mostraron una variedad de desafíos, como baja calidad de la imagen debido a conexiones de internet débiles y fondos poco adecuados. Estas dificultades reflejan la realidad de muchos pacientes, especialmente aquellos de mayor edad, que enfrentan limitaciones tecnológicas en sus hogares.
Para evaluar la gravedad de los síntomas basados en esta tarea de golpeteo de dedos, tres neurólogos expertos evaluaron de manera independiente los videos grabados. Estos expertos utilizaron la Escala Unificada de la Enfermedad de Parkinson de la Sociedad de Trastornos del Movimiento (MDS-UPDRS, en inglés), una herramienta estándar para medir la gravedad de la enfermedad de Parkinson.
Los hallazgos de este estudio mostraron que es el desarrollo de algoritmos informáticos que obtienen mediciones objetivas alineadas con las directrices de MDS-UPDRS y altamente correlacionadas con las calificaciones de los neurólogos. Un modelo de aprendizaje automático entrenado con estas mediciones demostró superar a evaluadores certificados de MDS-UPDRS, lo que sugiere que la IA tiene el potencial de mejorar el acceso a la atención y el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson en áreas con acceso limitado a la atención neurológica.
Si bien aún hay espacio para mejorar, este estudio muestra una oportunidad para continuar el desarrollo un nuevo enfoque en el diagnóstico y la atención a las personas que viven con Parkinson y sobre todo con el propósito de mejorar su calidad de vida.
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