Redacción Ciencia. - Un bolígrafo con tinta magnética y cuyo funcionamiento es analizado por la inteligencia artificial (IA) puede servir para detectar la enfermedad de Parkinson en sus primeras fases, según sugiere un estudio publicado en Nature Chemical Engineering.
El dispositivo, probado en un grupo de 16 individuos, registró con precisión las señales de escritura a mano, que fueron analizadas por una red neuronal. Este método utiliza una red de nodos interconectados para aprender y distinguir entre patrones complejos.
 |
| BNX MERV 13 - Filtro de aire plisado electrostático, 20 x 25 x 1 pulgadas (6 pzas), fabricado en EE. UU., filtros de aire HVAC para alergias, polen, moho |
Resultados Prometedores
El bolígrafo distinguió con éxito a los pacientes con párkinson con una precisión media del 96,22%, según un estudio encabezado por la Universidad de California (EE.UU.).
El mecanismo de funcionamiento se basa en el efecto magnetoelástico de su punta magnetoelástica y en el movimiento dinámico de la tinta ferrofluídica. Se estima que la enfermedad de Parkinson afecta a casi 10 millones de personas en el mundo, y un diagnóstico rápido, accesible y eficaz es crucial para mejorar los resultados de los pacientes.
Desafíos en el Diagnóstico
El diagnóstico tradicional de la enfermedad se basa en la observación de las habilidades motoras del paciente, un método que carece de normas objetivas y depende del sesgo del clínico. Los síntomas incluyen temblores, lo que hace necesario un enfoque más objetivo.
El análisis de datos del bolígrafo puede identificar diferencias en la escritura a mano de personas con y sin la enfermedad, lo que potencialmente permitiría diagnósticos más tempranos.
Innovación y Accesibilidad
El dispositivo clasifica los movimientos de la mano en dos tipos: movimientos en el aire y movimientos en la superficie. Este enfoque permite una “producción eficiente y escalable a través de la impresión en 3D”, lo que podría convertirlo en una tecnología de bajo costo y ampliamente distribuible.
Los autores del estudio sugieren que la herramienta debería ampliarse a muestras de pacientes más grandes y explorar su potencial para rastrear la progresión de las etapas de la enfermedad de Parkinson.
.png){kind=avatar}
No hay comentarios:
Publicar un comentario