LO ESENCIAL
- Los investigadores han desarrollado un algoritmo basado en inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico del trastorno de conducta del sueño REM, un signo temprano de enfermedades neurológicas graves como el Parkinson.
- Este trastorno, caracterizado por movimientos anormales durante la fase REM, es difícil de diagnosticar con los métodos actuales.
- Utilizando cámaras 2D estándar y visión por computadora, el algoritmo pudo analizar movimientos con una precisión del 92%.
La inteligencia artificial puede mejorar significativamente el diagnóstico de determinados trastornos del sueño. Esto es, en esencia, lo que revela un nuevo estudio realizado por un equipo de investigadores del Monte Sinaí, en Estados Unidos, y publicado en la revista Anales de neurología. Su avance podría transformar el tratamiento del trastorno de conducta del sueño REM, un trastorno precursor de enfermedades neurológicas graves.
Un trastorno del sueño infradiagnosticado
El trastorno de conducta del sueño REM (RPSD) se manifiesta por movimientos anormales, a menudo violentos, correspondientes a sueños “experimentados” durante la fase REM del sueño (también llamado sueño paradójico). Este trastorno, que afecta a más de un millón de personas en Estados Unidos, es casi siempre precursor de enfermedades como el Parkinson o determinadas demencias. Sin embargo, sigue siendo difícil de diagnosticar, según un comunicado de prensa.
La detección de TCSP requiere un estudio profundo del sueño realizado en laboratorios especializados. Las pruebas son, además, complejas y sujetas a la interpretación subjetiva de los especialistas. Por último, los datos de vídeo grabados durante estos estudios rara vez se utilizan.
Una nueva IA con un 92% de fiabilidad
Para llenar este vacío, los investigadores desarrollaron un algoritmo utilizando visión por computadora, un campo de la inteligencia artificial que permite el análisis de datos visuales como videos. A diferencia de enfoques anteriores que requerían costosas cámaras 3D, este método utiliza cámaras 2D, ya presentes en los laboratorios del sueño.
El estudio analizó datos de vídeo de 80 pacientes con TCSP y 90 pacientes de control. El algoritmo fue diseñado para analizar los movimientos registrados durante el sueño, midiendo la frecuencia, intensidad y duración de las actividades motoras. Resultado: la IA mostró una impresionante tasa de precisión del 92%, la más alta jamás alcanzada en este campo.
Según los investigadores, esta nueva tecnología podría integrarse en las herramientas actuales para mejorar la fiabilidad y eficiencia del diagnóstico. Además, podría orientar las decisiones terapéuticas en función de la gravedad de los síntomas observados, permitiendo así una atención más personalizada. Los autores concluyen que este enfoque revolucionario podría evitar diagnósticos erróneos y mejorar la calidad de vida de los pacientes.
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