En la lucha contra el párkinson, una enfermedad neurodegenerativa sin cura conocida hasta el momento, la detección temprana se ha convertido en un objetivo crucial para mejorar la calidad de vida de los afectados. Durante los últimos años, han surgido diversos métodos innovadores para identificar la enfermedad antes de que los síntomas clínicos se manifiesten en sus fases avanzadas. Una anécdota famosa es la de una enfermera escocesa que afirma poder detectar el párkinson por el olor de una persona enferma, un fenómeno que ha sido objeto de estudios científicos, aunque principalmente centrados en pacientes varones.
En este contexto, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos recientemente ha dado a conocer un sistema capaz de discernir la presencia y severidad de la enfermedad a través de la respiración del paciente durante el sueño. Sin embargo, este método implica instalar una serie de dispositivos tecnológicos en el hogar del paciente, lo que puede resultar invasivo y costoso.
En contraste, un avance revolucionario viene de España, donde investigadores de la Universidad Politécnica (UPM) y la Complutense (UCM) de Madrid, en colaboración con la Universidad de Zaragoza y otros centros, han desarrollado un sistema automático de apoyo a la decisión que puede identificar pacientes con párkinson mediante el análisis de sus risas. Este estudio ha sido publicado en el International Journal of Environmental Research and Public Health.
El sistema ha alcanzado una tasa de acierto del 83% en la clasificación de risas entre personas sanas y enfermas, basándose en una base de datos de 20,000 muestras generadas automáticamente a partir de 120 risas de sujetos tanto sanos como afectados por el párkinson. Estas muestras fueron recogidas en un estudio donde los participantes visionaban diversos vídeos de humor, grabando sus risas en sesiones de media hora. Posteriormente, las risas fueron segmentadas manualmente para entrenar el sistema.
Este método presenta una ventaja significativa: grabar y analizar la risa es un proceso sencillo que no requiere equipamiento especializado ni un gran despliegue tecnológico. Se espera que en un futuro cercano, esta técnica pueda ser implementada a través de una aplicación móvil, permitiendo un análisis rápido y confiable en pocos minutos.
La implementación de estos sistemas automáticos para la detección precoz del párkinson promete mejorar significativamente la eficiencia de los tratamientos disponibles y futuros, ayudando a mejorar la calidad de vida de los pacientes y optimizando el uso de recursos en los sistemas de salud públicos y privados. Esta nueva herramienta podría marcar un antes y un después en la manera de combatir esta devastadora enfermedad.
