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IA de IBM puede saber cómo progresarán los síntomas de Parkinson

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En varias ocasiones te hemos reportado los alcances actuales de la Inteligencia Artificial (IA). Por años esta tecnología se ha utilizado en áreas que van desde el entretenimiento hasta la milicia. Pero uno de los sectores que más le está sacando provecho es el de salud. Los investigadores ya pueden identificar cáncer e incluso quién morirá de Covid-19 a través de sistemas especializados. Y ahora un desarrollo de IBM también permitirá saber cómo progresarán los síntomas de personas con Parkinson.

Investigadores de la compañía IBM, y de la Fundación Michael J. Fox (MJFF), dieron a conocer que han desarrollado un programa que puede predecir cómo se presentarán los síntomas de un paciente con la enfermedad de Parkinson en términos de tiempo y gravedad. 

En sus resultados publicados en la revista The Lancet Digital Health, afirman que el software podría transformar la manera en que los médicos ayudan a los pacientes a controlar sus síntomas al permitirles predecir mejor cómo progresará la enfermedad. “Nuestro objetivo es utilizar la inteligencia artificial para ayudar con la gestión de pacientes y el diseño de ensayos clínicos. Estos objetivos son importantes porque, a pesar de la prevalencia de la enfermedad de Parkinson, los pacientes experimentan una variedad única de síntomas motores y no motores”, dijo IBM.

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La compañía destacó que su avance no hubiera sido posible sin la Iniciativa de Marcadores de Progresión de Parkinson, un estudio patrocinado por la Fundación Michael J. Fox. Y es que, a partir de los datos disponibles, que incluyen información sobre más de mil 400 personas, lo que lo convierte en el “volumen más grande y más sólido de datos longitudinales de pacientes con Parkinson hasta la fecha”, es que IBM tuvo la oportunidad de entrenar a su modelo de inteligencia artificial de manera que trazara patrones complejos de síntomas y progresión.

Se estima que la enfermedad de Parkinson afecta a más de 6 millones de personas en todo el mundo y actualmente no existe una cura conocida para ella. Tras presentar los primeros resultados de su investigación, IBM Research y MJFF planean continuar trabajando en el modelo de IA con la intención de seguir mejorando su alcance y precisión y, en el futuro, proporcionar caracterizaciones más granulares de las diversas etapas de la enfermedad para poder encontrar el tratamiento más efectivo. 

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¿Quién morirá de Covid-19?

Un ejemplo más de cómo la Inteligencia Artificial tiene el poder de predecir cómo se comportará una enfermedad en determinados pacientes es el experimento de científicos de la Universidad de Copenhague, que publicaron en la revista Nature, de acuerdo al cual pueden saber, con hasta un 90% de precisión, quién perderá la vida a causa de Covid-19. 

Los investigadores explicaron que  alimentaron al algoritmo con los datos sanitarios de casi 4 mil pacientes con Covid-19 en Dinamarca de manera que pudiera “aprender” a encontrar patrones en los historiales médicos. Así fue como la IA “aprendió” a determinar si una persona, que hoy no está infectada, corre el riesgo de morir si es que llega a contagiarse más tarde. 

Los investigadores no solo están considerando el índice de mortandad de la enfermedad, su Inteligencia Artificial también ha sido entrenada para predecir si alguien que está hospitalizado con Covid-19 necesitará un respirador. En este caso han logrado acertar en el 80% de las veces. La intención en este caso es que los hospitales estén preparados y cuenten con el equipo necesario para atender la emergencia sanitaria. 

Los científicos apuntaron que, si bien la tecnología nunca podrá reemplazar la evaluación de un médico, si puede ayudar al personal sanitario en los hospitales a analizar a muchos pacientes infectados con Covid-19 de un solo vistazo para establecer prioridades.

Cabe señalar que para evaluar la probabilidad de un paciente de morir o necesitar un respirador si llega a contagiarse coronavirus, la IA considera, principalmente el Índice de Masa Corporal (IMC) y la edad. Aunque también se consideraron otros elementos decisivos, por ejemplo, si la persona tiene una enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), asma, diabetes o enfermedades cardíacas.

 



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