Los investigadores han demostrado que los relojes inteligentes pueden proporcionar datos que permitan a la IA detectar la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas.
Llevar un reloj inteligente podría detectar la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que se manifiesten los principales síntomas, según sugiere una nueva investigación.
Detectar y diagnosticar precozmente el Parkinson puede suponer opciones de tratamiento más eficaces, y los datos recogidos por un reloj inteligente en un periodo de tan solo siete días podrían indicar la presencia de signos de la enfermedad.
En el estudio, los científicos analizaron la velocidad de movimiento de los participantes. Mediante un algoritmo de aprendizaje automático, un programa de inteligencia artificial (IA) fue capaz de predecir con exactitud quién desarrollaría la enfermedad.
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Realizado por el Instituto de Investigación de la Demencia del Reino Unido (UKDRI) y el Instituto de Innovación en Neurociencia y Salud Mental (NMHII) de la Universidad de Cardiff, los investigadores afirman que este método podría utilizarse como nueva herramienta de detección de la enfermedad.
El Parkinson es una enfermedad neurológica progresiva en la que no hay suficiente dopamina en el cerebro. Esta deficiencia provoca problemas en el cerebro que empeoran con el tiempo.
Según la organización benéfica Parkinson's UK, aún no está claro por qué se desarrolla el Parkinson, pero los investigadores creen que podría ser una combinación de edad, genética y factores ambientales.
Los principales síntomas son sacudidas involuntarias de partes del cuerpo, lentitud de movimientos y rigidez e inflexibilidad muscular, pero también puede haber síntomas psicológicos como depresión, pérdida de olfato y problemas de memoria.
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La mayoría de las personas con Parkinson empiezan a mostrar síntomas a partir de los 50 años, pero algunas los experimentan a los 40 años.
Cuando empiezan a manifestarse los síntomas característicos, más de la mitad de las células de la parte afectada del cerebro pueden haber muerto ya, por lo que es muy necesaria una forma de detección precoz.
Fácil acceso y bajo coste
"Los datos de los smartwatches son fácilmente accesibles y de bajo coste", afirma la Dra. Cynthia Sandor, líder emergente del DRI británico.
"En 2020, alrededor del 30% de la población británica llevará un reloj inteligente. Mediante el uso de este tipo de datos, potencialmente podríamos identificar a los individuos en las primeras etapas de la enfermedad de Parkinson dentro de la población general".
Los investigadores utilizaron datos de 103.712 participantes del Biobanco del Reino Unido, todos los cuales llevaron un smartwatch de grado médico durante un periodo de 7 días entre 2013-2016.
Midieron la aceleración media de la persona de forma continua durante una semana.
Al comparar los datos de un subconjunto de participantes a los que ya se había diagnosticado la enfermedad de Parkinson con otro grupo que recibió un diagnóstico hasta siete años después de que se recopilaran los datos del smartwatch, pudieron utilizar la IA para identificar a los participantes que más tarde desarrollarían la enfermedad.
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La IA fue capaz de distinguir a estos participantes de los participantes de control en el estudio, y los investigadores demostraron que podría utilizarse para identificar a las personas en situación de riesgo en la población general.
Descubrieron que esto era más preciso que cualquier otro factor de riesgo u otro signo temprano reconocido de la enfermedad a la hora de predecir si alguien desarrollaría Parkinson. El modelo también era capaz de predecir el tiempo que se tardaría en diagnosticar la enfermedad.
"Hemos demostrado aquí que una sola semana de datos capturados puede predecir acontecimientos hasta siete años en el futuro", afirmó Sandor.
"Con estos resultados, podríamos desarrollar una valiosa herramienta de cribado para ayudar en la detección precoz del Parkinson".
"Esto tiene implicaciones tanto para la investigación, al mejorar el reclutamiento en ensayos clínicos, como en la práctica clínica, al permitir a los pacientes acceder a tratamientos en una fase más temprana, en el futuro cuando dichos tratamientos estén disponibles".
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Los investigadores dijeron que una limitación de su estudio era la falta de replicación utilizando otra fuente de datos, ya que no tenían acceso a otro conjunto de datos comparable.
Los resultados se publicaron en la revista Nature Medicine.
