La inteligencia artificial, tan mencionada hace años en películas de ciencia ficción y de la que se valió la película Avatar, a través de la utilización, como adelantamos, de sensores para capturar el movimiento de los actores y hacerlos realistas; en la actualidad es utilizada para diversos fines, como por ejemplo, para analizar los movimientos corporales.
Específicamente, mencionamos el caso de un estudio publicado por científicos, reproducido por la revista Nature. En el artículo se plasman los resultados obtenidos en torno al seguimiento portátil del movimiento de todo el cuerpo, de las actividades diarias.
El estudio concluye, entre otras cosas, que se es posible predecir la trayectoria de la enfermedad en la distrofia muscular de Duchenne, un trastorno hereditario que genera la pérdida de función muscular y afecta a 1 de cada 3.600 varones, según medlineplus.gov.
En este mismo sentido, este equipo de investigadores también se ocupó de la ataxia de Friedreich, que suele aparecer en la adolescencia y afecta a una de cada 50.000 personas, según reportó el mismo artículo de la BBC mundo consultado como fuente.
En el caso de la ataxia de Friedreich, la BBC Mundo amplió la información enunciando que el equipo investigador probó los trajes con sensor de movimiento en pacientes con esa enfermedad. Resultó que la inteligencia artificial podía predecir el empeoramiento de la patología en 12 meses (mitad del tiempo que le tomaría a un experto).
¿Cómo se realizó el estudio para la distrofia muscular de Duchenne?
Según el artículo de la revista Nature, la inteligencia artificial potencia la revolución del cuidado de la salud. Respecto a lo relacionado con la distrofia muscular, los científicos afirman que para superar las limitaciones, recolectaron una lectura digital del comportamiento de movimiento de todo el cuerpo de pacientes con distrofia muscular de Duchenne y controles emparejados por edad.
Se realizó una evaluación mientras el participante realizaba actividades cotidianas, utilizando un traje de 17 sensores durante tres visitas clínicas en el transcurso de 12 meses. En el estudio, los investigadores definieron nuevas huellas dactilares de comportamiento de movimiento.
Seguidamente, aplicaron “algoritmos de aprendizaje automático combinados con las huellas dactilares de comportamiento para hacer predicciones transversales y longitudinales del curso de la enfermedad, que superaron las predicciones derivadas de las evaluaciones clínicas utilizadas actualmente”, señala un el artículo de la revista Nature.
Finalmente, utilizaron la “optimización bayesiana y construyeron un biomarcador, derivado de lecturas digitales del comportamiento de movimiento de la vida diaria”, explica el artículo de la citada revista. “Con ese dispositivo se pudo predecir la progresión de la enfermedad en pacientes con distrofia muscular y se puede rastrear la respuesta a la terapia", describe como resultado del estudio la revista Nature.
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