La enfermedad de Parkinson, un trastorno neurodegenerativo que afecta a millones de personas en todo el mundo, es conocida por sus síntomas motores, como temblores, rigidez y bradicinesia. Sin embargo, los síntomas no son iguales para todos los pacientes y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el campo de la neurología al ofrecer la capacidad de identificar subtipos específicos de
Parkinson.
¿Cuáles son los tres subtipos de Parkinson identificados por la IA?
Parkinson Predominantemente Motor: Caracterizado principalmente por síntomas motores, como temblores, rigidez y lentitud de movimiento. Es el más común y generalmente el primero en ser diagnosticado debido a la visibilidad de los síntomas. Sin embargo, estos pacientes pueden tener una progresión más lenta de la enfermedad y responder bien al tratamiento medicamentoso.
Parkinson Predominantemente Cognitivo: Se asocia con un declive cognitivo significativo, como problemas de memoria, atención y juicio, y síntomas de demencia, además de los problemas motores, complicando su manejo. Según estudios publicados en Lancet Neurology, la IA ha permitido identificar patrones específicos en la conectividad cerebral que son indicativos de este subtipo cognitivo, facilitando un diagnóstico más temprano y preciso.
Parkinson Predominantemente No Motor: En este subtipo, los síntomas no motores, como trastornos del sueño, problemas gastrointestinales, depresión y fatiga, son predominantes. Estos síntomas a menudo preceden a los síntomas motores y pueden ser difíciles de reconocer como relacionados con el Parkinson. Un estudio reciente en Nature Medicine mostró que la IA puede diferenciar a estos pacientes analizando datos sobre su sueño, estado de ánimo y otros indicadores biológicos, lo cual no es fácilmente detectable mediante métodos tradicionales.
Pero ¿cómo la Inteligencia Artificial logra identificar estos subtipos de Parkinson?
En el caso del Parkinson, la IA analiza grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, como imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), registros de electroencefalografía (EEG), datos genómicos y datos clínicos detallados de los pacientes. Los algoritmos pueden detectar variaciones sutiles en la estructura, función y patrones de activación cerebral, la conectividad neuronal y otros biomarcadores que indican la presencia de diferentes subtipos.
Además, la IA puede integrar datos clínicos y de comportamiento de los pacientes para desarrollar modelos predictivos que ayuden a los médicos a predecir la progresión de la enfermedad y la respuesta al tratamiento en función del subtipo específico de Parkinson, permitiendo un abordaje más efectivo a largo plazo.
Es así como la capacidad de la inteligencia artificial para identificar subtipos de Parkinson marca un avance significativo en el campo de la neurología, mejorando la precisión del diagnóstico y permitiendo un enfoque más personalizado para abordar mejor los síntomas predominantes.
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