La enfermedad de Parkinson, que a menudo comienza con síntomas leves como temblores en las manos, puede progresar a condiciones más graves como rigidez muscular y dificultades para caminar. Sin embargo, diagnosticar esta enfermedad en sus primeras etapas sigue siendo un desafío para los médicos, lo que a menudo resulta en diagnósticos erróneos o tardíos. Actualmente, el proceso diagnóstico es laborioso y depende de la observación directa de los patrones de movilidad de los pacientes, lo que consume tiempo y energía tanto de médicos como de pacientes.
Los investigadores del Centro de Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad de Maryland han desarrollado un nuevo enfoque para mejorar la precisión del diagnóstico mediante el uso de sensores portátiles y algoritmos de aprendizaje automático. Estos sensores, colocados en la parte baja de la espalda, recopilan datos de movilidad que los algoritmos analizan para identificar patrones relacionados con el Parkinson. El estudio ha demostrado una precisión del 92,6 % en la identificación de personas con Parkinson, superando significativamente las tasas de diagnósticos clínicos convencionales, que rondan el 81%.
Este avance reduce la carga de visitas clínicas y previene diagnósticos erróneos
Este avance no solo promete diagnósticos más tempranos y precisos, sino que también podría reducir la carga de visitas clínicas y prevenir diagnósticos erróneos, mejorando así la calidad de vida de los pacientes. El equipo de investigación continúa trabajando para diferenciar el Parkinson de otros trastornos del movimiento, con la esperanza de aumentar aún más la precisión diagnóstica en el futuro.
Este enfoque pionero podría transformar la manera en que se diagnostica y trata el Parkinson, ofreciendo nuevas esperanzas a los pacientes y aligerando la carga de los sistemas de salud. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) La carga de la enfermedad de Parkinson es significativa, con tasas elevadas de discapacidad y un diagnóstico que puede ser realizado por neurólogos o por profesionales de la salud no especializados en áreas donde no hay acceso a servicios neurológicos.
La prevalencia de la enfermedad ha aumentado considerablemente en las últimas décadas, con más de 8,5 millones de personas afectadas a nivel mundial en 2019. Este aumento se ha traducido en un considerable impacto en la calidad de vida y en la mortalidad, con 5,8 millones de años de vida ajustados en función de la discapacidad (AVAD) y un aumento de las muertes relacionadas con la enfermedad desde el año 2000.