IBM y la Fundación Michael J. Fox han lanzado un nuevo modelo de IA que agrupa los patrones de síntomas típicos de la enfermedad de Párkinson. El modelo también predice la progresión de estos síntomas en el tiempo y la gravedad aprendiendo de los datos longitudinales de los pacientes.
Según ha informado FierceBiotech, utilizando los algoritmos de aprendizaje automático de Big Blue para analizar los datos recopilados de los pacientes durante hasta siete años, los programas pudieron detectar patrones en sus síntomas relacionados con la neurodegeneración.
Esto llevó a un modelo informático que podría ayudar a predecir cómo puede progresar el caso particular de un paciente, ayudando a los médicos a prescribir las terapias correctas en el momento adecuado o determinando quién puede beneficiarse más de un ensayo clínico.
El objetivo es utilizar la IA para ayudar con el manejo de pacientes y el diseño de ensayos clínicos
De hecho, la IA ayudó a descubrir una serie de cursos superpuestos que la enfermedad puede tomar, al tiempo que tiene en cuenta las diferencias entre los individuos y los efectos de diferentes medicamentos, lo que sugiere que una clasificación rígida del párkinson por subtipo simple podría no ser suficiente para ilustrar todo el panorama.
En un artículo publicado en The Lancet Digital Health, los investigadores identificaron ocho estados únicos en el párkinson, con síntomas motores y no motores, y encontraron que la enfermedad podría moverse entre ellos con el tiempo sin ningún orden en particular.
Esto podría incluir diferentes períodos en los que el paciente puede tener más problemas para equilibrar su postura o caminar, y cuando los temblores y la rigidez muscular pueden variar de leves a graves, todo antes de la enfermedad terminal, la octava categoría, que incluye el deterioro cognitivo grave.
El proyecto también compara sus resultados con un grupo de control de voluntarios sanos, lo que ayudó a validar el modelo de IA que los investigadores de IBM han estado desarrollando desde mediados de 2018.
En este sentido, el equipo ha declarado que planea refinar aún más el modelo informático para una mirada más granular en diferentes estados de la enfermedad de Párkinson al tiempo que incorpora biomarcadores genómicos y de imágenes cerebrales. Los investigadores también han dicho que su enfoque de IA puede ser útil en otras enfermedades crónicas y neurodegenerativas.