{"id":58178,"date":"2025-07-30T10:19:59","date_gmt":"2025-07-30T16:19:59","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=58178"},"modified":"2025-07-30T10:35:09","modified_gmt":"2025-07-30T16:35:09","slug":"machine-learning-ayuda-en-la-prediccion-del-deterioro-cognitivo-en-la-enfermedad-de-parkinson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/machine-learning-ayuda-en-la-prediccion-del-deterioro-cognitivo-en-la-enfermedad-de-parkinson\/","title":{"rendered":"Machine learning ayuda en la predicci\u00f3n del deterioro cognitivo en la enfermedad de Parkinson"},"content":{"rendered":"
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Este estudio sugiere que herramientas como machine learning son \u00fatiles para mejorar la detecci\u00f3n temprana de la enfermedad 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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Un estudio reciente publicado en la revista npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> ha investigado el uso de modelos de machine learning<\/em> o aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el deterioro cognitivo en pacientes con enfermedad de Parkinson. La investigaci\u00f3n, desarrollada por un equipo internacional liderado por Rebecca Ting Jiin Loo y Enrico Glaab, analiz\u00f3 datos cl\u00ednicos de tres cohortes independientes LuxPARK, PPMI e ICEBERG, con el objetivo de mejorar la detecci\u00f3n temprana y la evaluaci\u00f3n de riesgos.<\/p>

Los resultados demostraron que los modelos multi-cohorte, entrenados con datos combinados de diferentes poblaciones, lograron un rendimiento m\u00e1s estable y generalizable que los modelos basados en una sola cohorte. Seg\u00fan los autores, esto sugiere que la integraci\u00f3n de diversos conjuntos de datos puede reducir sesgos y mejorar la aplicabilidad cl\u00ednica. Entre los predictores m\u00e1s consistentes se encontr\u00f3 que la edad al diagn\u00f3stico juega un papel crucial, ya que los pacientes diagnosticados despu\u00e9s de los 53 a\u00f1os presentaron un riesgo significativamente mayor de desarrollar deterioro cognitivo leve.<\/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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Otro factor relevante fue la habilidad visuoespacial, evaluada mediante pruebas espec\u00edficas como el Benton Judgment of Line Orientation. Los pacientes con mejores resultados en estas pruebas mostraron un menor riesgo de deterioro cognitivo. Adem\u00e1s, se identific\u00f3 que s\u00edntomas no motores, como trastornos auton\u00f3micos y alteraciones del sue\u00f1o, est\u00e1n fuertemente asociados con el declive cognitivo subjetivo, lo que resalta la naturaleza multifactorial de este problema en la enfermedad 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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Asimismo, el estudio revel\u00f3 diferencias notables entre hombres y mujeres. Los hombres mostraron una mayor tendencia a reportar declive cognitivo subjetivo, mientras que las mujeres obtuvieron mejores resultados en evaluaciones cognitivas objetivas. Estos hallazgos subrayan la importancia de considerar factores espec\u00edficos por sexo en la evaluaci\u00f3n y manejo de los pacientes.<\/p>

Esta investigaci\u00f3n representa un avance significativo en la aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el deterioro cognitivo en la enfermedad de Parkinson. Aunque los modelos a\u00fan requieren validaci\u00f3n adicional antes de su implementaci\u00f3n cl\u00ednica, los resultados abren nuevas posibilidades para el desarrollo de herramientas de medicina personalizada. La combinaci\u00f3n de datos multi-cohorte y el enfoque en predictores cl\u00ednicamente relevantes refuerzan el potencial de estas tecnolog\u00edas para mejorar la calidad de vida de los pacientes.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01862-1<\/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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