{"id":52071,"date":"2025-03-24T09:53:00","date_gmt":"2025-03-24T15:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=52071"},"modified":"2025-03-24T09:58:25","modified_gmt":"2025-03-24T15:58:25","slug":"nueva-tecnologia-de-imagenes-y-machine-learning-ayuda-a-diferenciar-tipos-de-parkinsonismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nueva-tecnologia-de-imagenes-y-machine-learning-ayuda-a-diferenciar-tipos-de-parkinsonismo\/","title":{"rendered":"Nueva tecnolog\u00eda de im\u00e1genes y machine learning ayuda a diferenciar tipos de Parkinsonismo"},"content":{"rendered":"
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Un estudio multic\u00e9ntrico demuestra la eficacia de una herramienta basada en IA para mejorar el diagn\u00f3stico de enfermedades como el 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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El diagn\u00f3stico preciso de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson (PD, en ingl\u00e9s), la atrofia multisist\u00e9mica (MSA, en ingl\u00e9s) y la par\u00e1lisis supranuclear progresiva (PSP, en ingl\u00e9s) es un desaf\u00edo para los m\u00e9dicos. Estas enfermedades comparten s\u00edntomas similares, lo que dificulta su diferenciaci\u00f3n. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en JAMA Neurology<\/em><\/a> presenta una herramienta prometedora que utiliza im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica (IRM) y machine learning para mejorar la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico.<\/p>

El estudio, liderado por el Dr. David E. Vaillancourt y un equipo de investigadores de la Universidad de Florida (UF), evalu\u00f3 una herramienta llamada Diferenciaci\u00f3n Automatizada de Im\u00e1genes para Parkinsonismo (AIDP, en ingl\u00e9s). Esta tecnolog\u00eda combina im\u00e1genes de IRM de alta resoluci\u00f3n con algoritmos de inteligencia artificial para distinguir entre PD, MSA y PSP.<\/p>

El estudio incluy\u00f3 a 249 pacientes de 21 centros m\u00e9dicos en Estados Unidos y Canad\u00e1. Los resultados mostraron que la AIDP fue altamente efectiva en diferenciar estas enfermedades, con una precisi\u00f3n del 96% para distinguir entre Parkinson y parkinsonismo at\u00edpico (que incluye MSA y PSP). Adem\u00e1s, la herramienta logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 98% para diferenciar entre MSA y PSP, y entre PD y MSA o PSP.<\/p>

\u201cEn muchos casos, los fabricantes de IRM no se comunican entre s\u00ed debido a la competencia del mercado\u201d, detall\u00f3 el Dr. Vaillancourt, catedr\u00e1tico y profesor del Departamento de Fisiolog\u00eda Aplicada y Kinesiolog\u00eda de la UF. \u201cTodos tienen su propio software y sus propias secuencias. Aqu\u00ed hemos desarrollado un software novedoso que funciona con todos ellos\u201d.<\/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 este sentido, el software, AIDP, para el procesamiento automatizado de IRM y machine learning cuenta con una t\u00e9cnica no invasiva de biomarcadores. Utilizando la resonancia magn\u00e9tica ponderada por difusi\u00f3n, que mide c\u00f3mo se difunden las mol\u00e9culas de agua en el cerebro, el equipo logr\u00f3 identificar d\u00f3nde se produc\u00eda la neurodegeneraci\u00f3n. Posteriormente, el algoritmo de machine learning, que fue rigurosamente probado contra diagn\u00f3sticos cl\u00ednicos en persona, analiz\u00f3 el esc\u00e1ner cerebral y proporcion\u00f3 al m\u00e9dico los resultados, indicando uno de los diferentes tipos de Parkinson.<\/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

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Por otro lado, uno de los hallazgos m\u00e1s importantes fue que la AIDP tambi\u00e9n fue validada con casos de autopsia, confirmando su precisi\u00f3n en el 93.9% de los casos. Esto significa que la herramienta no solo es \u00fatil en pacientes vivos, sino que tambi\u00e9n puede ser una herramienta valiosa para estudios post mortem.<\/p>

Este estudio representa un avance significativo en el diagn\u00f3stico de enfermedades neurodegenerativas. La AIDP podr\u00eda integrarse en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica para ayudar a los m\u00e9dicos a tomar decisiones m\u00e1s informadas y precisas, lo que mejorar\u00eda el tratamiento y la calidad de vida de los pacientes. Aunque son necesarias m\u00e1s investigaciones para confirmar estos resultados en poblaciones m\u00e1s amplias, esta tecnolog\u00eda abre nuevas posibilidades para el manejo de estas enfermedades complejas. Adem\u00e1s, el equipo tiene como prop\u00f3sito a mediano plazo obtener la aprobaci\u00f3n de la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA).<\/p>

\u201cEste es un caso en el que la innovaci\u00f3n entre la tecnolog\u00eda y la inteligencia artificial ha demostrado mejorar la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico, lo que nos permite la oportunidad de mejorar a\u00fan m\u00e1s el tratamiento para los pacientes con enfermedad de Parkinson\u201d, dijo Michael Okun, asesor m\u00e9dico de la Fundaci\u00f3n de Parkinson y director del Instituto Norman Fixel para Enfermedades Neurol\u00f3gicas en UF Health. \u201cEsperamos ver c\u00f3mo esta innovaci\u00f3n puede tener un mayor impacto en la comunidad del Parkinson y avanzar en nuestro objetivo compartido de mejores resultados para todos\u201d<\/p>

Finalmente, el Dr. Angelos Barmpoutis, profesor del Instituto de Mundos Digitales de la UF, detall\u00f3 que este esfuerzo resalta la importancia de la colaboraci\u00f3n interdisciplinaria. \u201cGracias a la combinaci\u00f3n de conocimientos m\u00e9dicos, cient\u00edficos y tecnol\u00f3gicos, hemos podido lograr un objetivo que cambiar\u00e1 la vida de innumerables personas\u201d.<\/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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UF HEALTH<\/strong><\/p>

https:\/\/ufhealth.org\/news\/2025\/esearch-shows-ai-technology-improves-parkinsons-diagnoses<\/a><\/p>

JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamaneurology\/articlepdf\/2831631\/jamaneurology_vaillancourt_2025_oi_250004_1741623329.07095.pdf<\/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":"

Estudio muestra que nueva tecnolog\u00eda de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica y machine learning ayuda a diferenciar tipos de Parkinsonismo.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":52073,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-52071","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52071","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=52071"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52071\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/52073"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=52071"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=52071"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=52071"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}