Un sensor de uñas para detectar y tratar el párkinson gracias a la IA

IBM Research y la Fundación Michael J Fox se han juntado para que las capacidades en inteligencia artificial del primero y los datos del segundo trabajen al unísono y busquen soluciones a la enfermedad de Parkinson.

Miles de millones de sensores, de cosas conectadas, en lo que los expertos llaman el Internet of All Things o IoAT, nos esperan a la vuelta de la esquina. Sensores y cosas conectadas que monitorizan, procesan, y almacenan a grandes velocidades en la nube los grandes volúmenes de datos para poder predecir o establecer patrones gracias a la inteligencia artificial (IA), el machine learning o aprendizaje automático, o el deep learning o aprendizaje profundo gracias a las redes neuronales.

Si hace tan sólo unos días nos preguntábamos por qué la salud no era el área del conocimiento donde más se están aplicando las distintas soluciones de IA, hoy traemos a este blog una de las iniciativas mas atractivas en este ámbito, gracias a IBM Research, que ha desarrollado un prototipo de sensor de uñas que aprovecha las capacidades de la inteligencia artificial y el machine learning. El sensor podría cambiar el modo en el que los médicos utilizan los datos, como por ejemplo los cambios en la fuerza de agarre de un paciente, para monitorizar y rastrear enfermedades como el párkinson.

La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurológico degenerativo crónico que afecta a una de cada 100 personas mayores de 60 años. Se estima que más de cinco millones de personas la tienen en todo el mundo, y el número está aumentando con el envejecimiento de la población actual. Si bien se caracteriza principalmente por trastornos motores, que incluyen temblores involuntarios y movimiento impedido, no es infrecuente que los pacientes con esta enfermedad también experimenten disminuciones cognitivas, problemas de comportamiento y trastornos del sueño.

 

Hacia un tratamiento personalizado

El sensor desarrollado por IBM Research mide cómo las uñas se doblan y se mueven a lo largo del día, lo que es un indicativo de la fortaleza del agarre de un individuo, un biomarcador clave en la salud. Gracias a la recolección continua de datos, que se van sumando a algoritmos de IA, en un futuro el sensor podría ayudar a que los médicos tuvieran una imagen más precisa de la potencia de agarre de un paciente y su movimiento en el tiempo. Esto podría permitir que los doctores ofrecieran un tratamiento más personalizado para diferentes afecciones, como podría ser el párkinson o los problemas cardiovasculares. 

IBM también ha anunciado una nueva iniciativa con la Fundación Michael J.Fox con el objetivo de entender mejor la enfermedad de Parkinson y allanar el camino para tratamientos más efectivos. A través de esta asociación, la Fundación Michael J. Fox pone a disposición sus datos de la Progression Markers Initiative (PPMI) de párkinson, un estudio observacional que ha recopilado una gran cantidad de datos longitudinales anónimos en las cohortes de pacientes de párkinson.

“La colaboración con la Fundación Michael J. Fox “, dicen en IBM Research, “tiene como objetivo proporcionar una visión completa de la enfermedad a través de evaluaciones longitudinales, clínicas, de comportamiento y de imágenes observadas en pacientes en entornos clínicos, así como muestras genómicas y biológicas, como datos genéticos y de epigenomas”. La Fundación Michael J. Fox ha sido fundamental para recopilar y hacer que estos datos estuvieran disponibles de manera responsable, y la naturaleza amplia de esta información brinda una oportunidad sin precedentes para obtener información sobre esta enfermedad y su progresión.

Los desafíos

Aunque el potencial de aplicar la IA y las técnicas de aprendizaje automático para aprender de estos datos es enorme, todavía existen desafíos. Específicamente, la heterogeneidad de la progresión de la enfermedad en los pacientes, la naturaleza multifacética de sus síntomas -motor, cognitivo y conductual- y los factores de confusión de los medicamentos que alivian los síntomas hacen de este un gran desafío. “Para superar estos obstáculos, planeamos diseñar métodos de aprendizaje automático que expliquen explícitamente los efectos de la medicación y otros factores de confusión al recurrir a nuestro trabajo anterior en el modelado de la progresión de la enfermedad”, dicen en IBM.

En última instancia, todo el trabajo que va a realizar IBM con los datos de la Fundación Michael escalará hasta la “esperanza y la promesa” de la posibilidad de que algún día se pueda predecir con precisión el inicio y la progresión del párkinson, lo que posibilitaría ayudar con la detección temprana y, con intervenciones oportunas, controlar también mejor la enfermedad.

Juan Carlos F. Galindo

Juan Carlos F. Galindo

Tras dos décadas dedicado a la comunicación de Productos y Servicios, Innovación, Tecnología, I+D, Televisión y Patrocinios de una gran empresa, me embarco en este blog que dedicaré a mi pasión, la tendencia tecnológica que va a protagonizar la 4ª Revolución Industrial: la Inteligencia Artificial.

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