Tecnología de resonancia magnética impulsada por IA mejora el diagnóstico de Parkinson

Las investigaciones actuales muestran que la precisión del diagnóstico de la enfermedad de Parkinson suele oscilar entre el 55% y el 78% durante los primeros cinco años de evaluación. Esto se debe en parte a las similitudes entre la enfermedad de Parkinson y otros trastornos del movimiento, lo que puede dificultar un diagnóstico definitivo en una etapa temprana.

Si bien la enfermedad de Parkinson es ampliamente reconocida, en realidad abarca varias afecciones, desde el Parkinson idiopático, el tipo más común, hasta otros trastornos relacionados, como la atrofia multisistémica (variante parkinsoniana) y la parálisis supranuclear progresiva. Estos trastornos comparten síntomas motores y no motores, como alteraciones en la marcha, pero presentan patologías y pronósticos distintos. El diagnóstico erróneo se produce en aproximadamente uno de cada cuatro o incluso uno de cada dos pacientes. Ahora, una nueva herramienta de software puede ayudar a los médicos a diferenciar entre la enfermedad de Parkinson y afecciones similares, reduciendo el tiempo necesario para el diagnóstico y aumentando la precisión a más del 96%.

El software, denominado "Automated Imaging Differentiation for Parkinsonism (AIDP)", fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Florida (Gainesville, FL, EUA) y el Instituto Norman Fixel de Enfermedades Neurológicas de UF Health (Gainesville, FL, EUA). AIDP es un programa automatizado de procesamiento de resonancia magnética (RM) y aprendizaje automático que utiliza una técnica no invasiva de biomarcadores. El software utiliza la RM ponderada por difusión, un método que mide la difusión de las moléculas de agua en el cerebro, lo que permite identificar áreas donde se produce neurodegeneración. El algoritmo de aprendizaje automático, rigurosamente probado con diagnósticos clínicos, analiza estas imágenes cerebrales y proporciona resultados que indican el tipo específico de enfermedad de Parkinson presente.

Si bien ninguna herramienta puede reemplazar el aspecto humano del diagnóstico, incluso médicos con amplia experiencia especializados en trastornos del movimiento pueden beneficiarse de esta herramienta, que mejora la precisión diagnóstica en diferentes afecciones, según los investigadores. El software se probó en un estudio realizado en 21 centros, 19 en Estados Unidos y dos en Canadá, y los resultados se publicaron en JAMA Neurology. El siguiente paso del equipo es solicitar la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA).

“En muchos casos, los fabricantes de resonancias magnéticas no se comunican entre sí debido a la competencia en el mercado”, afirmó David Vaillancourt, Ph.D., director y profesor del Departamento de Fisiología Aplicada y Kinesiología de la UF. “Todos tienen su propio software y sus propias secuencias. Aquí, hemos desarrollado un software novedoso que funciona en todos ellos”.

“Este es un caso en el que se ha demostrado que la innovación entre la tecnología y la inteligencia artificial mejora la precisión del diagnóstico, lo que nos permite la oportunidad de mejorar aún más el tratamiento para los pacientes con enfermedad de Parkinson”, agregó el Dr. Michael Okun, asesor médico de la Fundación Parkinson y director del Instituto Norman Fixel de Enfermedades Neurológicas en UF Health.

Enlaces relacionados:
Universidad de Florida
Instituto Norman Fixel de Enfermedades Neurológicas de UF Health

Visitar la expo >

Ultrasound-Guided Biopsy & Visualization Tools

Endoscopic Ultrasound (EUS) Guided Devices

40/80-Slice CT System

uCT 528

Multi-Use Ultrasound Table

Clinton

Digital Intelligent Ferromagnetic Detector

Digital Ferromagnetic Detector