{"id":49028,"date":"2024-08-20T09:07:32","date_gmt":"2024-08-20T15:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49028"},"modified":"2025-10-18T00:52:53","modified_gmt":"2025-10-18T06:52:53","slug":"modelo-de-machine-learning-mide-la-gravedad-de-parkinson-a-traves-de-videos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/modelo-de-machine-learning-mide-la-gravedad-de-parkinson-a-traves-de-videos\/","title":{"rendered":"Modelo de machine learning mide la gravedad de Parkinson a trav\u00e9s de videos"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de UCSF desarrollaron un m\u00e9todo que utiliza video de tel\u00e9fonos inteligentes para capturar y cuantificar s\u00edntomas motores de Parkinson y medir su gravedad.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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En la actualidad existen diversos desaf\u00edos respecto a la enfermedad de Parkinson, uno de ellos es la medici\u00f3n precisa de la progresi\u00f3n de s\u00edntomas como temblores, rigidez o ralentizaci\u00f3n del movimiento. El tratamiento personalizado es necesario seg\u00fan el estado y la progresi\u00f3n de este trastorno neurol\u00f3gico en cada paciente.<\/p>

Por ello la Universidad de California, San Francisco (UCSF), desarroll\u00f3 un modelo de machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico basado en video, que es capaz de validar la gravedad de los s\u00edntomas motores en pacientes con Parkinson directamente en una cl\u00ednica.\u00a0 En el estudio publicado en npj Parkinson\u2019s Disease<\/a>, los autores explican c\u00f3mo este m\u00e9todo busca entender c\u00f3mo progresan los s\u00edntomas para ajustar tratamientos como medicamentos y estimulaci\u00f3n cerebral profunda.<\/p>

Para medir la progresi\u00f3n de los s\u00edntomas los m\u00e9dicos han utilizado ciertos signos cl\u00ednicos para evaluar la gravedad de la enfermedad, sin embargo, estos m\u00e9todos no son objetivos ni consistentes. Por ello, el uso de videos y machine learning ofrece una posible soluci\u00f3n a esta problem\u00e1tica. Sin embargo, la tecnolog\u00eda de video usada para estos fines suele ser costosa y de dif\u00edcil acceso.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En el estudio, los investigadores detallan la creaci\u00f3n de una base de datos de movimientos y de un m\u00e9todo basado en videos que puede predecir si los s\u00edntomas motores de un paciente son graves o leves. Este m\u00e9todo es f\u00e1cil de usar con dispositivos comunes como tel\u00e9fonos inteligentes y c\u00e1maras digitales, lo que lo hace m\u00e1s accesible. Adem\u00e1s, es f\u00e1cil de entender para los m\u00e9dicos porque se basa en principios de machine learning que se centran en la claridad y la solidez de los resultados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para el desarrollo del modelo los investigadores utilizaron datos cl\u00ednicos de 31 participantes con Parkinson previamente evaluados en la UCSF en un estudio de varios d\u00edas. Cada paciente fue grabado de cuerpo completo caminando y realizando una tarea de golpeteo con los datos. Las grabaciones se tomaron en cuando los pacientes tomabas y dejaban de tomar medicamentos que mejoran los s\u00edntomas.\u00a0 Posteriormente, utilizando el software de visi\u00f3n artificial Google MediaPipe Solutions, extrajeron las posiciones de las articulaciones individuales en cada cuadro.<\/p>

Adem\u00e1s, este an\u00e1lisis permiti\u00f3 que los investigadores identificaron nuevos conocimientos cl\u00ednicos como los movimientos del dedo me\u00f1ique, las caracter\u00edsticas esquel\u00e9ticas y de las extremidades inferiores.<\/p>

\u201cNuestro marco aborda muchas de las deficiencias de las investigaciones anteriores sobre la EP para crear una soluci\u00f3n basada en video simple pero integral para cuantificar los s\u00edntomas de Parkinson\u201d, dijo el coautor principal del estudio el Dr. Reza Abbasi-Asl, profesor adjunto de neurolog\u00eda de la UCSF. \u201cNuestro enfoque extrajo e identific\u00f3 las caracter\u00edsticas de movimiento m\u00e1s importantes y las utiliz\u00f3 para entrenar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico precisos para predecir estados de deterioro motor de baja y alta gravedad\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

Los investigadores buscan realizar nuevos estudios de seguimiento para continuar perfeccionando el marco y aumentar el grado de automatizaci\u00f3n. Para ello ser\u00e1 necesario validarlo en cohortes m\u00e1s grandes y representativas. De igual forma, buscan incorporar modalidades motoras adicionales como expresiones faciales y habla.<\/p>

\u201cUsando videos est\u00e1ndar combinados con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial interpretables, podemos ayudar a los neur\u00f3logos a tratar a pacientes con enfermedad de Parkinson y otros trastornos neurol\u00f3gicos del movimiento\u201d, dijo el coautor principal del estudio, el Dr. Simon Little, profesor asociado de neurolog\u00eda de la UCSF. \u201cLas lecturas objetivas basadas en videos de la gravedad de Parkinson podr\u00edan respaldar diagn\u00f3sticos y tratamientos m\u00e1s r\u00e1pidos y mejores en el futuro\u201d, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UCSF<\/strong><\/p>

https:\/\/www.ucsf.edu\/news\/2024\/07\/428006\/breakthrough-how-ai-uses-videos-gauge-parkinsons-severity<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Modelo de machine learning desarrollado por UCSF mide la gravedad de s\u00edntomas motores de Parkinson a trav\u00e9s de videos.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":49030,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3395,160],"tags":[145],"class_list":["post-49028","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-apps-moviles-e-internet-de-las-cosas","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49028\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49030"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}