Durante los últimos años, la Fundación Michael J. Fox (MJFF) ha estado trabajando con investigadores de IBM para utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de información crítica sobre la enfermedad de Parkinson, una afección neurodegenerativa crónica que no tiene cura y durante mucho tiempo ha eludido a los médicos en cuanto a cómo y por qué progresa de manera tan diferente de una persona a otro. El Parkinson es una enfermedad que actualmente afecta a más de seis millones de personas y se espera que su prevalencia se duplique en 2040.
Ahora publicado en The Lancet Digital Health, el equipo ha demostrado un nuevo avance:
- Al entrenar modelos de IA de IBM con el volumen más grande y sólido de datos longitudinales de pacientes con Parkinson hasta la fecha, el equipo pudo construir una IA que podría identificar con precisión la progresión de los patrones de síntomas de un paciente.
- Además, el modelo podría predecir cómo y cuándo un paciente progresaría a un estado severo de la enfermedad de Parkinson.
- Estas predicciones de la progresión y la gravedad de la enfermedad se validaron en una cohorte independiente y multicéntrica de la enfermedad de Parkinson.
Este modelo de IA surge de otros avances que IBM y MJFF han acelerado en el estudio de la enfermedad de Parkinson, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático que pueden identificar qué tan avanzado es el estado de la enfermedad en un paciente; a pesar de que estén o no tomando medicamentos que enmascaran ciertos indicios y síntomas.
Formado con datos de la Iniciativa de Marcadores de Progresión de Parkinson (PPMI), un estudio observacional histórico patrocinado por el MJFF que abarca a más de 1400 personas en once países, la información descubierta a partir de esta aplicación de la IA podría transformar tanto la gestión como el diseño de ensayos clínicos. Al comprender y predecir mejor cómo se manifestará una enfermedad, los médicos pueden determinar los mejores medicamentos y terapias para un paciente específico e identificar de manera más efectiva a aquellos que pueden beneficiarse de un ensayo clínico.
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