La inmunohistoqu\u00edmica para la alfa-sinucle\u00edna muestra una tinci\u00f3n positiva (marr\u00f3n) de un cuerpo de Lewy intraneural en la sustancia negra en la enfermedad de Parkinson. Cr\u00e9dito: Wikipedia <\/p>\n
Los cient\u00edficos de Skoltech y el Centro M\u00e9dico y Biof\u00edsico Federal AI Burnazyan han dise\u00f1ado y desarrollado un sistema de segunda opini\u00f3n basado en an\u00e1lisis de video asistido por IA que puede ayudar a los profesionales m\u00e9dicos a evaluar objetivamente a los pacientes con enfermedad de Parkinson (EP), incluso en una etapa temprana. Este enfoque puede ayudar a evitar el diagn\u00f3stico err\u00f3neo de esta enfermedad, distinguiendo entre sus etapas, ajustando la terapia y recomendando pacientes diagnosticados para cirug\u00eda de estimulaci\u00f3n cerebral profunda. El art\u00edculo fue publicado en IEEE Sensors Journal. <\/p>\n
Un n\u00famero creciente de personas con enfermedades neurodegenerativas, debido al envejecimiento de la poblaci\u00f3n, significar\u00e1 que en las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, la humanidad podr\u00eda enfrentarse a una aut\u00e9ntica pandemia de la enfermedad de Parkinson. La EP, actualmente la enfermedad neurodegenerativa de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento, afecta la calidad de vida de los pacientes de manera bastante severa y necesita ser diagnosticada con la mayor precisi\u00f3n y lo antes posible. El desaf\u00edo all\u00ed es distinguir entre el Parkinson y otras enfermedades con s\u00edntomas motores similares, por ejemplo, el temblor esencial. Hasta el momento, la enfermedad de Parkinson no tiene un biomarcador \u00fanico que pueda usarse para diagnosticarla de manera consistente, y los m\u00e9dicos deben confiar en sus observaciones, lo que a menudo conduce a diagn\u00f3sticos err\u00f3neos que se revelan en los ex\u00e1menes patol\u00f3gicos. <\/p>\n
El profesor asistente Andrey Somov y sus colegas crearon un llamado sistema de segunda opini\u00f3n que utiliza algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar grabaciones de video de pacientes que realizan tareas motoras espec\u00edficas. En un peque\u00f1o estudio piloto, este sistema mostr\u00f3 un nivel de rendimiento muy alto para detectar casos potenciales de EP y distinguirlos del temblor esencial. <\/p>\n
El sistema utiliza grabaciones de video, lo que hace que el proceso de diagn\u00f3stico sea r\u00e1pido, discreto y c\u00f3modo para los pacientes. El equipo dise\u00f1\u00f3 un conjunto de 15 ejercicios comunes como caminar, sentarse en una silla, ponerse de pie, doblar una toalla, llenar un vaso con agua y tocarse la nariz con el dedo \u00edndice. Estos fueron movimientos generales y m\u00e1s finos, ning\u00fan movimiento en absoluto (para evaluar el temblor en reposo) y algunas actividades que los m\u00e9dicos usan para evaluar el temblor. <\/p>\n
\u00abLos ejercicios se dise\u00f1aron bajo la supervisi\u00f3n de neur\u00f3logos y provinieron de varias fuentes diferentes, incluidas las escalas que se usan para monitorear la enfermedad de Parkinson e investigaciones previas realizadas en esta \u00e1rea. Cada ejercicio ten\u00eda un s\u00edntoma objetivo que podr\u00eda revelar\u00bb, Ekaterina Kovalenko, Skoltech Ph.D. estudiante y coautor del art\u00edculo, explic\u00f3. <\/p>\n
En el estudio piloto se registraron 83 pacientes con o sin enfermedades neurodegenerativas realizando estas tareas. Luego, los videos se procesaron utilizando una pieza de software que coloca puntos clave en el cuerpo humano correspondientes a las articulaciones y otras partes del cuerpo, creando modelos simplificados de sujetos en movimiento. Estos fueron analizados utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n
El equipo dice que el uso de video y aprendizaje autom\u00e1tico introduce un cierto grado de objetividad en el proceso de diagn\u00f3stico, lo que permite a los investigadores y m\u00e9dicos detectar caracter\u00edsticas muy espec\u00edficas de la enfermedad y sus etapas que no son visibles para el ojo desnudo <\/p>\n
\u00abNuestros resultados preliminares muestran potencial para mejorar el diagn\u00f3stico con la ayuda del an\u00e1lisis de video. Nuestro objetivo es brindar una segunda opini\u00f3n a m\u00e9dicos y cl\u00ednicos, no reemplazarlos. Un m\u00e9todo basado en video quiz\u00e1s sea el m\u00e1s conveniente para los pacientes, ya que es el m\u00e1s vers\u00e1til y no invasivo en comparaci\u00f3n con varios sensores y pruebas\u00bb, escriben los autores en su art\u00edculo. <\/p>\n
\u00abLos m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico y visi\u00f3n por computadora que usamos en esta investigaci\u00f3n ya est\u00e1n bien establecidos en varias aplicaciones m\u00e9dicas; se puede confiar en ellos, y los ejercicios de diagn\u00f3stico para la enfermedad de Parkinson han sido desarrollados por neur\u00f3logos durante algunos tiempo. Lo que es realmente nuevo en este estudio es nuestra clasificaci\u00f3n cuantitativa de estos ejercicios de acuerdo con su contribuci\u00f3n a un diagn\u00f3stico final preciso y espec\u00edfico. Esto solo podr\u00eda lograrse en colaboraci\u00f3n entre m\u00e9dicos, matem\u00e1ticos e ingenieros\u00bb, Dmitry Dylov, profesor asociado de Skoltech y coautor del estudio, dijo. <\/p>\n
En estudios anteriores, el equipo de Somov tambi\u00e9n us\u00f3 sensores port\u00e1tiles en un estudio de viabilidad similar que les ayud\u00f3 a detectar los ejercicios m\u00e1s informativos para el diagn\u00f3stico del Parkinson asistido por aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n
\u00abComo parte del proceso de investigaci\u00f3n, tuvimos la oportunidad de interactuar de cerca con m\u00e9dicos y personal m\u00e9dico, quienes compartieron sus ideas y experiencias. Fue fascinante observar c\u00f3mo dos disciplinas aparentemente diferentes se unieron para ayudar a las personas. Tambi\u00e9n tuvimos la oportunidad de monitorear todas las partes de la investigaci\u00f3n, desde el dise\u00f1o de la metodolog\u00eda hasta el an\u00e1lisis de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, dijo Kovalenko. <\/p>\n
\u00abEsta colaboraci\u00f3n entre m\u00e9dicos y cient\u00edficos en el an\u00e1lisis de datos permite muchos matices y detalles cl\u00ednicos importantes que ayudan a lograr los mejores resultados. Nosotros, como m\u00e9dicos, vemos un gran potencial en esto; adem\u00e1s del diagn\u00f3stico diferencial, necesitamos herramientas objetivas para evaluar la fluctuaci\u00f3n motora en pacientes con EP. Estas herramientas pueden proporcionar un enfoque m\u00e1s personalizado de la terapia y ayudar a tomar decisiones sobre las intervenciones neuroquir\u00fargicas, as\u00ed como a evaluar los resultados de la cirug\u00eda m\u00e1s adelante\u00bb, se\u00f1al\u00f3 la neur\u00f3loga Ekaterina Bril, coautora del art\u00edculo. <\/p>\n
Andrey Somov dijo que el pr\u00f3ximo objetivo del equipo es combinar el an\u00e1lisis de video y los datos de sensores en la tarea de detectar la EP y diagnosticar sus etapas. Esperan que esto mejore la precisi\u00f3n. \u00abTambi\u00e9n tenemos en cuenta los aspectos de innovaci\u00f3n de nuestro trabajo. Nuestro equipo est\u00e1 de acuerdo en que tiene sentido considerar convertir los resultados de nuestra investigaci\u00f3n en un producto de software intuitivo. Creemos que nuestros esfuerzos conjuntos de investigaci\u00f3n tendr\u00e1n un efecto positivo para los pacientes con EP\u00bb, dijo. adicional. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Uso de un reloj inteligente para ayudar a detectar la progresi\u00f3n de la enfermedad de Parkinson M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ekaterina Kovalenko et al. Distinguir entre la enfermedad de Parkinson y el temblor esencial a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de video mediante el aprendizaje autom\u00e1tico: un estudio piloto, IEEE Sensors Journal (2020). DOI: 10.1109\/JSEN.2020.3035240 Proporcionado por el Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnolog\u00eda Cita<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a los m\u00e9dicos a diagnosticar la enfermedad de Parkinson observando los movimientos de los pacientes (8 de febrero de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https :\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-02-machine-doctors-parkinson-disease-patients.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inmunohistoqu\u00edmica para la alfa-sinucle\u00edna muestra una tinci\u00f3n positiva (marr\u00f3n) de un cuerpo de Lewy intraneural en la sustancia negra en la enfermedad de Parkinson. Cr\u00e9dito: Wikipedia Los cient\u00edficos de Skoltech y el Centro M\u00e9dico y Biof\u00edsico Federal AI Burnazyan han dise\u00f1ado y desarrollado un sistema de segunda opini\u00f3n basado en an\u00e1lisis de video asistido … Continuar leyendo \u00abEl aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a los m\u00e9dicos a diagnosticar la enfermedad de Parkinson al observar los movimientos de los pacientes\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-16042","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16042","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16042"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16042\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16042"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16042"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16042"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}