Todos los días, millones de personas se toman selfies con sus teléfonos inteligentes o cámaras web para compartir en línea. Y casi invariablemente sonríen cuando lo hacen.
El software de visión por computadora, basado en algoritmos que han desarrollado los investigadores. Puede analizar los videos breves, incluidos los clips cortos creados mientras se toman selfies. Detectando movimientos sutiles de los músculos faciales que son invisibles a simple vista.
Luego, el software puede predecir con notable precisión si una persona que se toma una selfie tiene probabilidades de desarrollar la enfermedad de Parkinson. Tan confiablemente como los costosos biomarcadores digitales portátiles que monitorean los síntomas motores.
Los investigadores describen la tecnología en Nature Digital Medicine.
COMPROBACIÓN DE LAS SELFIES PARA DETECTAR EL RIESGO DE ENFERMEDAD DE PARKINSON
“El Parkinson es el trastorno neurológico de más rápido crecimiento”, dice Ehsan Hoque, profesor asociado de informática en la Universidad de Rochester. “¿Qué pasaría si, con el permiso de la gente. Pudiéramos analizar esos selfies y darles una referencia en caso de que muestren signos tempranos?”
Las sonrisas no son los únicos comportamientos que Hoque y su laboratorio pueden analizar para detectar síntomas tempranos. Esto, de la enfermedad de Parkinson o trastornos relacionados.
Los investigadores han desarrollado una prueba de cinco puntas que los neurólogos podrían administrar a los pacientes sentados frente a las cámaras web. De sus computadoras a cientos de kilómetros de distancia.
Esto podría ser transformador para los pacientes que están en cuarentena, inmóviles. Los cuales viven en áreas subdesarrolladas donde el acceso a un neurólogo es limitado, dice Hoque.
Además de hacer la sonrisa más grande y alternarla con una expresión neutra tres veces, a los pacientes que realizan la prueba también se les pide que:
Leer en voz alta una oración escrita compleja
- Toque su dedo índice con su pulgar 10 veces lo más rápido posible
- Haz la mirada más disgustada posible, alternando con una expresión neutra, tres veces
- Levante las cejas lo más alto posible, luego bájelas lo más que pueda, tres veces lentamente
Usando algoritmos de aprendizaje automático, el programa de computadora muestra, en minutos, un porcentaje de probabilidad de cada una de las pruebas si el paciente muestra síntomas de la enfermedad de Parkinson o trastornos relacionados.
¿Qué busca exactamente el programa?
Cuando los pacientes sonríen, el software puede detectar si muestran menos control sobre sus músculos faciales mientras lo hacen, un síntoma de la enfermedad de Parkinson que los médicos denominan “modularidad”.
Sin embargo, pasará un tiempo antes de que Hoque y sus investigadores puedan comenzar a buscar permiso para analizar las selfies de las personas, o incluso antes de que los neurólogos puedan implementar la prueba de cinco puntas que los investigadores han desarrollado.
“Un algoritmo nunca será 100% exacto”, dice Hoque. “¿Y si comete un error? Queremos ser muy cuidadosos y seguir la guía de la FDA si queremos que alguien de cualquier parte del mundo pruebe esto y obtenga una evaluación ”.
Además, existe toda una familia de trastornos del movimiento que están estrechamente relacionados con la enfermedad de Parkinson, que incluyen ataxia, enfermedad de Huntington, parálisis supranuclear progresiva y distrofia múltiple.
“Todos comparten síntomas similares de temblor, pero los temblores son de naturaleza muy diferente”, dice Hoque. “Sin embargo, incluso a los neurólogos expertos les resulta muy, muy difícil distinguirlos”.
Los investigadores han logrado un gran progreso en la detección de la enfermedad de Parkinson al analizar automáticamente las expresiones, la voz y los movimientos motores. Sin embargo, se necesita más trabajo para desarrollar algoritmos para diferenciar cómo estos temblores involuntarios difieren entre otros trastornos del movimiento, incluidos la ataxia y el de Huntington.
Notas relacionadas:
México actualiza protocolos de vigilancia para búsqueda de casos de variante Omicron
Lo que sabemos sobre la nueva variante que ha hecho saltar las alarmas
La variante NU muy pronto podría ser clasificada de “preocupación”
