El párkinson, una enfermedad neurodegenerativa sin cura conocida, encuentra nuevas fronteras en su diagnóstico temprano. A medida que evoluciona la tecnología médica, se han explorado diversos métodos para identificar la enfermedad antes de que se desarrollen síntomas clínicos evidentes en etapas avanzadas. Una enfermera escocesa llamó la atención al afirmar que podía detectar el párkinson a través del olor de un paciente, un método que inspiró estudios científicos, aunque principalmente en hombres.
El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) presentó recientemente un sistema basado en el análisis de la respiración durante el sueño del paciente. Este método requería un despliegue considerable de tecnología y dispositivos instalados en el hogar, lo que complica su implementación generalizada.
En un avance significativo, investigadores de las universidades Politécnica y Complutense de Madrid, junto con la Universidad de Zaragoza y otros centros, han publicado un estudio en el International Journal of Environmental Research and Public Health. Estos expertos han desarrollado un sistema automático de apoyo a la decisión que detecta el párkinson a través del análisis de la risa. Con una tasa de acierto del 83%, este sistema clasifica risas de personas sanas y enfermas utilizando una base de datos de 20,000 muestras generadas a partir de 120 risas de sujetos tanto sanos como diagnosticados con párkinson.
Las risas fueron registradas en estudios controlados mientras los participantes veían vídeos humorísticos, incluyendo chistes y monólogos. Posteriormente, estas risas fueron segmentadas manualmente para generar los datos que entrenaron el sistema automático.
Lo más notable de este avance es la simplicidad y accesibilidad del método. Grabar y analizar la risa de una persona no requiere equipamiento especial ni un despliegue tecnológico complejo. Los investigadores esperan que, en un futuro próximo, este análisis pueda realizarse a través de una aplicación móvil, produciendo resultados fiables en cuestión de minutos.
La utilización de sistemas automáticos para la detección precoz del párkinson promete no solo mejorar la eficiencia de tratamientos terapéuticos actuales y futuros, sino también mejorar la calidad de vida de los pacientes. Además, podría optimizar el uso de los recursos en los sistemas de salud públicos y privados, reduciendo costos y mejorando la precisión en el diagnóstico temprano de esta compleja enfermedad.
