Diagnóstico precoz del Parkinson: proyecto de la USP gana premio en el área de IA
Proyecto desarrollado por estudiante de la Universidad de São Paulo (USP), que utiliza redes neuronales funcionales para identificación precoz de la enfermedad gana premio en el área de Inteligencia Artificial.
La enfermedad de Parkinson es una enfermedad neurológica degenerativa que afecta los movimientos del cuerpo. Se caracteriza por temblores, rigidez muscular, movimientos lentos y dificultad con el equilibrio, así como cambios en el habla y la escritura.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), existen aproximadamente 4 millones de personas en el mundo con Parkinson, lo que representa el 1% de la población mundial mayor de 65 años. En Brasil, se estima que 200 mil individuos padecen la enfermedad. La incidencia de la enfermedad aumenta con el envejecimiento de la población.
Y un proyecto desarrollado por un estudiante de la Universidad de São Paulo (USP), que propone el diagnóstico precoz de la enfermedad utilizando tecnología de redes cerebrales funcionales y aprendizaje automático ganó un premio relevante en el área de Inteligencia Artificial (IA). Vea los detalles a continuación.
El proyecto premiado que utiliza IA para diagnosticar precozmente el Parkinson
La investigación fue desarrollada por el estudiante Théo Bruno Frey Riffel, del Instituto de Ciencias Matemáticas y de la Computación (ICMC) de la USP, en São Carlos, y ganó la edición 2024 del Premio J. F. Marar de Inteligencia Artificial para Estudios de Grado, en una ceremonia realizada en febrero de este año.
El modelo creado por el estudiante junto a su asesor, el profesor Francisco Rodrigues, puede ampliar las fronteras del diagnóstico precoz del Parkinson, cuya detección actualmente se realiza con base en síntomas visibles, lo que puede retrasar el inicio del tratamiento de la enfermedad.
El proyecto aplica el estudio de redes cerebrales funcionales y el aprendizaje automático a la identificación temprana de la enfermedad, acelerando el diagnóstico y permitiendo un tratamiento más personalizado.
Para lograrlo, Riffel analizó datos cerebrales de pacientes ya diagnosticados con la enfermedad de Parkinson, comparándolos con información cerebral de individuos sanos (el grupo de control).
Con esto se construyó una red cerebral, que representa las interacciones entre las diferentes regiones corticales. Y a partir de ahí entrenó un algoritmo capaz de clasificar a los pacientes.
A la hora de elegir los algoritmos de entrenamiento de inteligencia artificial (IA), las técnicas ‘Random Forest’ y ‘Graph Neural Networks’ (GNNs), fueron las más prometedoras debido a su capacidad para analizar las complejas conexiones cerebrales afectadas por la enfermedad.
Sin embargo, se están realizando investigaciones para determinar qué enfoque ofrece mayor precisión, afirmó Riffel en un comunicado. Vale la pena señalar que el algoritmo fue diseñado para ser una herramienta de apoyo a los médicos, y no un sustituto del juicio clínico, garantizando que las decisiones sean explicables y confiables.
Referencia de la noticia:
Método para diagnóstico precoce de Parkinson vence prêmio na área de inteligência artificial. 07 de março, 2025. Clara Marques.