Gait & Posture<\/em> mostr\u00f3 que algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ayudar en la detecci\u00f3n de los casos de la enfermedad mediante el an\u00e1lisis de ciertos par\u00e1metros espacio-temporales de la persona cuando camina.<\/p>\nSe mostraron significativas para el diagn\u00f3stico cuatro caracter\u00edsticas del caminar: el largo, la velocidad, el ancho y la consistencia del ancho del paso (la denominada variabilidad). En tanto, en la detecci\u00f3n del estadio de la enfermedad, la variabilidad del ancho del paso y el tiempo durante el cual la persona permaneci\u00f3 con ambos pies en el piso (apoyo doble) fueron los dos factores de mayor relieve.<\/p>\n
\u201cNuestro estudio aporta una innovaci\u00f3n al compar\u00e1rselo con la literatura cient\u00edfica: utilizamos una base de datos mayor para efectuar el diagn\u00f3stico. Elegimos el caminar como par\u00e1metro porque estimamos que esta acci\u00f3n constituye uno de los factores m\u00e1s comprometidos en los pacientes con la enfermedad de Parkinson y no involucra s\u00edntomas fisiol\u00f3gicos\u201d, explica Fabio Augusto Barbieri, coautor del art\u00edculo y docente del Departamento de Educaci\u00f3n F\u00edsica de la Facultad de Ciencias (FC) de la Unesp.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n cont\u00f3 con el apoyo de la FAPESP en el marco de tres proyectos (14\/20549-0, 17\/19516-8 y 20\/01250-4). Tomaron parte en la misma 63 pacientes del Ativa Parkinson, un programa multidisciplinario y sistematizado de actividades f\u00edsicas destinado a personas con esta enfermedad y desarrollado en la FC-Unesp, adem\u00e1s de otros 63 individuos sanos, todos mayores de 50 a\u00f1os. Los datos se recabaron en el transcurso de siete a\u00f1os y alimentaron el banco que se utiliz\u00f3 en el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
Con base en la informaci\u00f3n de las personas sanas, los cient\u00edficos montaron la llamada l\u00ednea de base, se\u00f1alando los par\u00e1metros esperables del rendimiento al caminar para la franja etaria analizada. Se midieron medidos el ancho, la longitud, la duraci\u00f3n, la velocidad y la cadencia de los pasos de cada persona, aparte de informaciones tales como el tiempo en que cada una permaneci\u00f3 con un pie en el piso y ambos pies en el piso, la variabilidad del caminar y la asimetr\u00eda existente entre los pasos.<\/p>\n
El grupo utiliz\u00f3 estos datos para crear los dos distintos modelos para el aprendizaje de la m\u00e1quina: el del diagn\u00f3stico de la enfermedad y el de la detecci\u00f3n del estadio en que la misma se encontraba en cada paciente. En esta etapa, los investigadores contaron con la participaci\u00f3n de pares de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad de Porto (Portugal).<\/p>\n
Se analizaron cinco algoritmos: Na\u00efve Baise (NB), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF) y Logistic Regression (LR). El algoritmo NB alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 84,6 % en el diagn\u00f3stico de la enfermedad de Parkinson.<\/p>\n
Para la identificaci\u00f3n del estadio de la enfermedad, los algoritmos NB y RF registraron los mayores aciertos. \u201cNormalmente, las evaluaciones cl\u00ednicas poseen una precisi\u00f3n de alrededor del 80 %. Si logramos combinar la cl\u00ednica con la inteligencia artificial, ser\u00e1 posible reducir bastante las probabilidades de errores en el diagn\u00f3stico\u201d, afirma Barbieri en declaraciones concedidas a Agencia FAPESP.<\/p>\n
<\/p>\n
LOS PR\u00d3XIMOS DESAF\u00cdOS<\/strong><\/p>\nLa enfermedad de Parkinson provoca una degeneraci\u00f3n de las c\u00e9lulas situadas en una de las \u00e1reas del cerebro responsables de la producci\u00f3n de la dopamina, una sustancia que conduce las corrientes nerviosas (neurotransmisores) hacia el cuerpo. La falta o la disminuci\u00f3n de la dopamina afecta los movimientos, generando s\u00edntomas tales como temblores, lentitud, rigidez muscular y desequilibrio, aparte de alteraciones en el habla y en la escritura.<\/p>\n
El diagn\u00f3stico se concreta actualmente con base en la historia cl\u00ednica del paciente y en el examen neurol\u00f3gico, sin un test espec\u00edfico. No existen datos precisos de casos, pero se estima que entre un 3 % y un 4 % de la poblaci\u00f3n mayor de 65 a\u00f1os padece la enfermedad de Parkinson.<\/p>\n
El doctorando Tiago Penedo, alumno de Barbieri y coautor del trabajo, destaca que la investigaci\u00f3n puede contribuir en el futuro con el diagn\u00f3stico cl\u00ednico, pero uno de los puntos en que deber\u00e1 evolucionar ser\u00e1 el del costo. \u201cAvanzamos en la herramienta y contribuimos con un banco de datos mayor. Pero empleamos equipos de alto costo, dif\u00edciles de hallar en las cl\u00ednicas\u201d, dice Penedo.<\/p>\n
El aparato que se emple\u00f3 en la investigaci\u00f3n est\u00e1 valuado en alrededor de 100 mil d\u00f3lares. \u201cPara analizar el caminar es posible aplicar t\u00e9cnicas m\u00e1s baratas con la ayuda de un cron\u00f3metro o de bases en donde pisa la persona, pero los resultados no son precisos\u201d, a\u00f1ade Penedo.<\/p>\n
Los investigadores creen que la t\u00e9cnica empleada en este trabajo puede ayudar en la b\u00fasqueda de nuevas comprensiones referentes a los mecanismos de la enfermedad y a identificar patrones del caminar.<\/p>\n
En tal sentido, en un art\u00edculo publicado en 2021 que cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de Barbieri, ya se hab\u00eda medido en pacientes con p\u00e1rkinson la sinergia de la longitud del paso al atravesar obst\u00e1culos y se hab\u00eda arribado a la conclusi\u00f3n de que es un 53 % menor que entre las personas sanas de la misma edad y con id\u00e9ntico peso. La sinergia es la capacidad del sistema locomotor de adaptar el movimiento combinando factores tales como la velocidad y la posici\u00f3n del pie cuando se hace necesario cruzar un obst\u00e1culo, tal como subir el cord\u00f3n de la vereda (lea m\u00e1s en: agencia.fapesp.br\/35579\/).<\/p>\n
Otro estudio, tambi\u00e9n publicado en Gait & Posture<\/em>, mostr\u00f3 que los pacientes con la enfermedad de Parkinson tienen una menor capacidad de adaptaci\u00f3n de la postura y exhiben un compromiso de los componentes de deriva y temblor en comparaci\u00f3n con individuos neurol\u00f3gicamente sanos. Este resultado suministra nuevos insights <\/em>para explicar la oscilaci\u00f3n mayor, m\u00e1s r\u00e1pida y m\u00e1s variable en los pacientes. (Agencia FAPESP).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Cient\u00edficos del Laboratorio de Investigaciones del Movimiento Humano (Movi-Lab), de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) con sede en la localidad de Bauru, en Brasil, emplearon inteligencia artificial para mejorar el diagn\u00f3stico y la detecci\u00f3n del estadio de la enfermedad de Parkinson. Una investigaci\u00f3n publicada en la revista Gait & Posture mostr\u00f3 que algoritmos de aprendizaje […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-126418","post","type-post","status-publish","format-standard","category-opinion"],"acf":{"antetitulo":""},"yoast_head":"\n
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