{"id":51044,"date":"2025-01-15T10:09:47","date_gmt":"2025-01-15T16:09:47","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51044"},"modified":"2025-10-17T20:11:10","modified_gmt":"2025-10-18T02:11:10","slug":"ia-mejora-el-diagnostico-de-trastornos-del-sueno-rem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-mejora-el-diagnostico-de-trastornos-del-sueno-rem\/","title":{"rendered":"IA mejora el diagn\u00f3stico de trastornos del sue\u00f1o REM"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo estudio detalla el uso de IA para detectar el trastorno de conducta del sue\u00f1o REM aislado, una condici\u00f3n precursora de Parkinson. <\/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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Investigadores de Mount Sinai han desarrollado un enfoque innovador para detectar el trastorno de conducta del sue\u00f1o REM aislado (iRBD, en ingl\u00e9s), una condici\u00f3n que a menudo es una etapa temprana de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson. Publicado en Annals of Neurology<\/em><\/a>, el estudio propone un m\u00e9todo basado en visi\u00f3n por computadora que utiliza c\u00e1maras convencionales 2D para mejorar la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico, facilitando su implementaci\u00f3n en laboratorios cl\u00ednicos y, potencialmente, en entornos dom\u00e9sticos.<\/p>

El iRBD, es un trastorno dif\u00edcil de diagn\u00f3sticar ya que sus s\u00edntomas suelen pasar desapercibidos o confundirse con indicadores de otras enfermedades. Para realizar un diagn\u00f3stico preciso y definitivo, es necesario realizar un estudio de sue\u00f1o, denominado video-polisomnograf\u00eda (vPSG), que requiere de tecnolog\u00eda especializada y de profesionales altamente capacitados. Adem\u00e1s, interpretar los datos de vPSG sigue siendo un desaf\u00edo incluso para los expertos en sue\u00f1o.<\/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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El estudio evalu\u00f3 172 grabaciones vPSG, de las cuales 81 correspond\u00edan a pacientes con iRBD y 91 a controles sanos o con otros trastornos del sue\u00f1o. Utilizando un algoritmo de flujo \u00f3ptico, los investigadores analizaron movimientos durante el sue\u00f1o REM, extrayendo caracter\u00edsticas como la tasa, magnitud, velocidad y proporci\u00f3n de inmovilidad de los movimientos. Los hallazgos revelaron que los pacientes con iRBD presentaban mayor n\u00famero de movimientos cortos e intervalos de inmovilidad en comparaci\u00f3n con los controles.<\/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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La precisi\u00f3n para detectar iRBD vari\u00f3 desde el 84.9% usando dos caracter\u00edsticas, hasta el 91.9%, al analizar cinco caracter\u00edsticas de movimientos de corta duraci\u00f3n, entre 0.1 y 2 segundos. Adem\u00e1s, el modelo identific\u00f3 correctamente a 7 de 11 pacientes con iRBD que no mostraron movimientos evidentes durante el vPSG, destacando su sensibilidad.<\/p>

\u201cEste enfoque automatizado podr\u00eda integrarse en el flujo de trabajo cl\u00ednico durante la interpretaci\u00f3n de las pruebas de sue\u00f1o para mejorar y facilitar el diagn\u00f3stico y evitar diagn\u00f3sticos err\u00f3neos\u201d, expres\u00f3 el autor Emmanuel During, profesor asociado en Mount Sinai. \u201cEste m\u00e9todo tambi\u00e9n podr\u00eda utilizarse para fundamentar las decisiones de tratamiento en funci\u00f3n de la gravedad de los movimientos que se muestran durante las pruebas de sue\u00f1o y, en \u00faltima instancia, ayudar a los m\u00e9dicos a personalizar los planes de atenci\u00f3n para cada paciente\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

De esta forma, el uso de c\u00e1maras 2D convencionales y algoritmos de visi\u00f3n por computadora representa un avance significativo en el diagn\u00f3stico del iRBD. Esta tecnolog\u00eda no solo facilita su implementaci\u00f3n en laboratorios de sue\u00f1o cl\u00ednicos, sino que tambi\u00e9n tiene el potencial de ser adaptada para su uso en el hogar con c\u00e1maras infrarrojas. Este enfoque podr\u00eda transformar la detecci\u00f3n temprana de iRBD, abriendo nuevas posibilidades para la monitorizaci\u00f3n de trastornos del sue\u00f1o y la identificaci\u00f3n temprana de enfermedades neurodegenerativas.<\/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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MOUNT SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2025\/mount-sinai-led-team-enhances-automated-method-to-detect-common-sleep-disorder-affecting-millions<\/a><\/p>

ANNALS ONF NEUROLOGY<\/strong><\/p>

https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/full\/10.1002\/ana.27170<\/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":"

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