Escaneos oculares 3D analizados por IA pueden detectar signos de Parkinson, según estudio.
Estudio Escaneos oculares 3D detectan Parkinson con IA.
Un nuevo estudio ha encontrado que los escaneos oculares en 3D utilizados en clínicas oftalmológicas y ópticas podrían ayudar a detectar signos de la enfermedad de Parkinson aproximadamente siete años antes de que aparezcan los síntomas clínicos.
Utilizar datos oculares para identificar condiciones de salud no es algo nuevo en el mundo médico. Pero los avances en la tecnología de monitoreo de la salud ocular y en la capacidad informática han ampliado, en los últimos años, el alcance de los diagnósticos.
Un tipo de escaneo en 3D, conocido como tomografía de coherencia óptica (OCT), ha sido clave en este progreso. Un escaneo OCT produce una sección transversal de la retina (la parte posterior del ojo) con un detalle notable, hasta una milésima de milímetro, en menos de un minuto. Este tipo de escaneo de la retina es la única forma no intrusiva de observar las capas celulares por debajo de la superficie de la piel.
Como parte del estudio, un equipo de investigación de la UCL y el Hospital de Ojos Moorfields en Londres utilizó inteligencia artificial para analizar escaneos OCT de dos grandes bases de datos: AlzEye y UK Biobank, que comprenden 154,830 y 67,311 individuos, respectivamente.
Los resultados confirmaron hallazgos anteriores de una capa ganglionar–plexiforme interna (GCIPL) más delgada en pacientes con Parkinson. Los datos también revelaron atrofias de la capa nuclear interna (INL). Además, los investigadores encontraron que el adelgazamiento de ambas capas está asociado con el desarrollo de la enfermedad.
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Aunque se necesita más investigación, el autor principal, Dr. Siegfried Wagner, tiene la esperanza de que el método pronto pueda convertirse en una herramienta de preselección para personas en riesgo de Parkinson.
“Encontrar signos de varias enfermedades antes de que aparezcan los síntomas significa que, en el futuro, las personas podrían tener tiempo para realizar cambios en su estilo de vida y prevenir algunas condiciones, y los médicos podrían retrasar el inicio y el impacto de trastornos neurodegenerativos que cambian la vida”, dijo.
Mientras tanto, un grupo dirigido por el autor principal del estudio, el profesor Pearse Keane, ha recibido financiamiento por parte de UK Research and Innovation para escalar y validar el modelo base.
El estudio se suma al valor del creciente campo de la “oculómica”, que utiliza aprendizaje automático y datos de escaneos oculares para revelar signos de enfermedades como el Alzheimer y la esclerosis múltiple.