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La intersección entre la medicina y la inteligencia artificial es más prevalente que nunca. Recientemente, un equipo de investigadores aprovechó el poder de la IA para detectar signos de la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes del diagnóstico clínico.
Solo este año, la IA ha sido un faro de esperanza en el campo médico, restaurando la movilidad de cuadripléjicos, combatiendo enfermedades relacionadas con la edad, prediciendo los resultados del tratamiento del cáncer e incluso descifrando interacciones proteicas intrincadas.
Este último estudio, liderado por un equipo de la University College London y el Moorfields Eye Hospital, examinó escaneos de retina.
"Para la detección de marcadores retinianos en la enfermedad de Parkinson prevalente, utilizamos datos de AlzEye, una cohorte retrospectiva de 154.830 pacientes de 40 años o más que asistieron a hospitales oftalmológicos de atención secundaria en Londres, Reino Unido, entre 2008 y 2018", explican los investigadores.
El estudio confirmó que las personas con Parkinson tenían una "capa GCIPL (capa de células ganglionares-plexiforme interna)" significativamente más delgada, y por primera vez, también identificaron una capa INL (capa nuclear interna) más delgada.
La GCIPL es una parte de la retina en la que ciertos tipos de células neuronales llamadas células ganglionares se comunican entre sí para transmitir información visual al cerebro.
¿Qué significa esto en términos sencillos? En pocas palabras, el estudio concluyó que el adelgazamiento de la membrana observado en pacientes con Parkinson podría deberse a la neurodegeneración cerebral involucrada en la enfermedad de Parkinson. Esto también se observa en otras enfermedades neurodegenerativas.
El verdadero cambio aquí es la participación de la inteligencia artificial en la detección previa de la enfermedad. Los hallazgos del estudio fueron posibles gracias a la investigación más grande hasta la fecha sobre imágenes de retina en la enfermedad de Parkinson, y el poder analítico rápido de la inteligencia artificial fue fundamental para analizar todos los datos.
La capacidad de la inteligencia artificial para procesar grandes cantidades de datos y descubrir patrones que podrían escapar a la atención de los investigadores humanos fue fundamental en estos descubrimientos.
"El aumento de la imagen en una población más amplia tendrá un gran impacto en la salud pública en el futuro y eventualmente conducirá al análisis predictivo", explicó la Dra. Louisa Wickham, directora médica de Moorfields. "Las exploraciones OCT son más escalables, no invasivas, más económicas y más rápidas que las exploraciones cerebrales para este propósito".
El profesor Alastair Denniston, oftalmólogo consultor en los Hospitales Universitarios de Birmingham, le dijo a UCL que la inteligencia artificial puede ser una ayuda poderosa en la investigación médica.
"Ahora podemos detectar signos muy tempranos de Parkinson, lo que abre nuevas posibilidades de tratamiento", dijo.
"Aunque aún no estamos listos para predecir si una persona desarrollará Parkinson, esperamos que este método pronto pueda convertirse en una herramienta de detección previa para personas en riesgo de la enfermedad", coincidió el autor principal, Siegfried Wagner. "Encontrar signos de varias enfermedades antes de que aparezcan los síntomas, significa que, en el futuro, las personas podrían tener tiempo para hacer cambios en su estilo de vida y prevenir algunas condiciones".
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