Mundo, 17 de dic 2024 (ATB Digital).- La detección de Parkinson, tradicionalmente dependiente de evaluaciones clínicas subjetivas y la experiencia del médico, podría dar un giro revolucionario gracias a la colaboración entre la Universidad de Canberra y el Colegio de Ciencia y Tecnología de Kuwait.
Su enfoque innovador se centra en el análisis de las respuestas emocionales del cerebro, logrando una precisión casi perfecta en la identificación de pacientes con Parkinson. Este avance, publicado en Intelligent Computing, no solo representa un cambio de paradigma, sino que abre nuevas puertas para un tratamiento más eficaz y personalizado.
El estudio citado analiza las diferencias en la percepción emocional entre pacientes con Parkinson y personas sanas. Usando electroencefalografía (EEG), los investigadores midieron las reacciones del cerebro ante estímulos visuales diseñados para evocar emociones intensas.
Los resultados son sorprendentes: con una puntuación F1 superior a 0.97, el sistema logra diferenciar con precisión sin precedentes a pacientes de individuos sanos, basándose exclusivamente en datos de ondas cerebrales.
Percepción emocional y el cerebro con Parkinson
El hallazgo clave de esta investigación radica en que los pacientes con Parkinson muestran patrones únicos de percepción emocional. Aunque son más receptivos a la intensidad de una emoción que a su cualidad positiva o negativa , tienen dificultades específicas para reconocer emociones como el miedo, el asco y la sorpresa. Incluso pueden confundir sentimientos opuestos, como percibir tristeza donde hay felicidad. Estas características distintivas revelan la conexión profunda entre la enfermedad y los procesos emocionales del cerebro.
Un componente esencial del método empleado fue el uso de herramientas avanzadas de inteligencia artificial. A partir de las señales EEG (electroencefalográficas), los investigadores extrajeron vectores de potencia espectral y patrones espaciales comunes.
Estos vectores miden cómo se distribuye la actividad eléctrica en diferentes frecuencias cerebrales, mientras que los patrones espaciales optimizan la discriminación entre clases, permitiendo identificar claramente los marcadores neuronales de la enfermedad.
Inteligencia artificial y emociones: una alianza transformadora
Para analizar los datos recogidos, se aplicaron redes neuronales convolucionales, un tipo de aprendizaje profundo que traduce la actividad cerebral en patrones comprensibles para un sistema automatizado. Este enfoque permitió descubrir diferencias imperceptibles para el ojo humano, elevando la precisión diagnóstica a niveles cercanos al 100%. En un mundo donde la detección temprana puede marcar la diferencia entre un tratamiento eficaz y el progreso inevitable de una enfermedad, esta innovación tiene un potencial incalculable.
En suma, el uso de EEG y machine learning para evaluar la salud neurológica es un campo emergente que combina neurociencia, computación afectiva y tecnología de inteligencia artificial. Más allá del Parkinson, esta metodología podría aplicarse a otros trastornos neurodegenerativos y emocionales, ofreciendo una herramienta objetiva y no invasiva para la medicina del futuro.
El futuro de la detección de Parkinson
La capacidad de los pacientes para procesar emociones, especialmente aquellas de alta intensidad, es un reflejo profundo de cómo la enfermedad afecta la mente. Este estudio no solo valida el uso de EEG como herramienta diagnóstica, sino que establece un camino para integrar neurotecnología y emociones humanas en la práctica clínica cotidiana.
Si este método logra una implementación clínica a gran escala, el diagnóstico del Parkinson podría ser tan sencillo como medir la respuesta emocional del cerebro a una película o una imagen. Algo particularmente relevante si tenemos en cuenta que la enfermedad de Parkinson es una de las patologías neurodegenerativas de más rápido crecimiento a nivel mundial: según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la prevalencia global de esta enfermedad se ha duplicado en los últimos 25 años, afectando a más de 8,5 millones de personas en 2019.
FUENTE. MEDIOS INTERNACIONALES