{"id":58040,"date":"2025-07-24T09:32:24","date_gmt":"2025-07-24T15:32:24","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=58040"},"modified":"2025-07-24T09:38:39","modified_gmt":"2025-07-24T15:38:39","slug":"detectar-parkinson-con-una-sonrisa-ia-artificial-permite-un-nuevo-metodo-de-deteccion-remota","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/detectar-parkinson-con-una-sonrisa-ia-artificial-permite-un-nuevo-metodo-de-deteccion-remota\/","title":{"rendered":"Detectar Parkinson con una sonrisa: IA artificial permite un nuevo m\u00e9todo de detecci\u00f3n remota"},"content":{"rendered":"
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Este avance promete facilitar el diagn\u00f3stico temprano de la enfermedad de Parkinson mediante an\u00e1lisis de expresiones faciales en video.<\/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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Un equipo de investigadores de la Universidad de Rochester y de la Universidad de Banglad\u00e9s, ha desarrollado una herramienta de detecci\u00f3n basada en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar indicios de la enfermedad de Parkinson (EP) a partir de breves videos de personas sonriendo. El estudio, publicado en NEJM AI<\/em><\/a>, demuestra que este m\u00e9todo es preciso, accesible y potencialmente escalable para su uso en distintos contextos, incluyendo entornos remotos o con acceso limitado a servicios m\u00e9dicos especializados.<\/p>

La EP es un trastorno neurol\u00f3gico progresivo que afecta principalmente el movimiento, y cuya detecci\u00f3n temprana puede ser dif\u00edcil debido a la escasez de especialistas. Para abordar esta barrera, el nuevo sistema se basa en el an\u00e1lisis automatizado de videos cortos en los que los participantes imitan tres expresiones faciales: sonrisa, disgusto y sorpresa<\/strong>. El objetivo principal es detectar hipomimia, una reducci\u00f3n de la expresi\u00f3n facial que es caracter\u00edstica en personas con 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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El modelo fue entrenado con el mayor conjunto de datos de este tipo hasta ahora, compuesto por grabaciones de 1,452 personas, entre ellas 391 con Parkinson. La informaci\u00f3n fue recopilada mediante una plataforma en l\u00ednea que permiti\u00f3 a los participantes grabarse desde casa o en cl\u00ednicas en distintas regiones, incluyendo Estados Unidos y Banglad\u00e9s.<\/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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Los resultados fueron prometedores, pues al analizar solo videos de sonrisas, el sistema logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 87.9% y una sensibilidad del 76.8% en las pruebas de validaci\u00f3n interna. En pruebas externas realizadas con pacientes de una cl\u00ednica en Estados Unidos alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 80.3%, y en un grupo de alto riesgo en Banglad\u00e9s, del 85.3%. Aunque la tasa de falsos positivos fue m\u00e1s alta en este \u00faltimo grupo, el modelo mantuvo una buena capacidad para descartar la enfermedad cuando no estaba presente.<\/p>

Adem\u00e1s, el estudio evalu\u00f3 el desempe\u00f1o del modelo en distintos subgrupos \u00e9tnicos y de g\u00e9nero, sin detectar sesgos relevantes, salvo en el grupo de Banglad\u00e9s, donde el modelo mostr\u00f3 un mejor rendimiento en mujeres.<\/p>

Este trabajo podr\u00eda convertirse en una herramienta pr\u00e1ctica y econ\u00f3mica para el cribado inicial de la EP. Su utilidad podr\u00eda ser especialmente relevante en regiones donde el acceso al diagn\u00f3stico neurol\u00f3gico es limitado, ofreciendo una v\u00eda no invasiva y accesible para facilitar la detecci\u00f3n temprana de esta condici\u00f3n.<\/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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JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2836557<\/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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