Un equipo de investigadores está logrando progresos importantes hacia la detección temprana de la enfermedad de Parkinson mediante una aplicación para móviles.
La enfermedad de Parkinson (EP) es una afección lenta y progresiva del sistema nervioso central que padece entre 7 y 10 millones de personas en todo el mundo. En Europa existen 1,2 millones de afectados, la mayoría de ellos de más de 50 años. La EP avanza de forma gradual con el paso del tiempo y los primeros indicios son tan sutiles que normalmente pasan desapercibidos. Se sabe que algunos de los síntomas aparecen años antes del diagnóstico de la enfermedad, pero no hay ningún método concreto para diagnosticar la EP con antelación.
Ante los múltiples beneficios que ofrece una detección temprana, pacientes, médicos e ingenieros unieron fuerzas para encontrar una solución en el proyecto financiado con fondos europeos i-PROGNOSIS. Coordinado por la Universidad Aristóteles de Salónica (Grecia), el proyecto de cuatro años de duración está desarrollando un conjunto de tecnologías con las que detectar pronto la enfermedad y tratarla cuanto antes.
El método de i-PROGNOSIS se basa en datos de comportamiento obtenidos de forma no invasiva a partir de su interacción natural con los dispositivos inteligentes. Su objetivo es obtener datos que podrían estar relacionados con los síntomas de la EP.
En 2017, el equipo del proyecto publicó la aplicación para móviles iPrognosis (disponible gratuitamente en la tienda Google Play) en Alemania, Grecia, Portugal y Reino Unido. Según una nota de prensa ofrecida en el sitio web del proyecto, más de setecientos cuarenta europeos han descargado la aplicación desde su publicación en sus teléfonos o relojes inteligentes y en sus seguidores de actividad.
Las opiniones recabadas son muy positivas. Un cuestionario distribuido entre los usuarios de la aplicación confirma los descubrimientos iniciales de los socios del proyecto en los que la aplicación no influye en el uso normal de un teléfono. Los propios usuarios también comunicaron haber necesitado algo de ayuda para configurar y utilizar la aplicación. En cualquier caso, la consideran una herramienta útil para la investigación de sistemas de detección temprana de la EP.
¿CÓMO FUNCIONA LA APLICACIÓN?
Tras obtener el consentimiento del usuario, obtiene una gran variedad de datos como las características de la voz al hablar por teléfono, la firmeza del pulso al sujetar el dispositivo y datos relacionados con las pulsaciones al utilizar el teclado de la aplicación. También se obtienen datos sobre la distancia recorrida cada día, expresiones faciales en fotos almacenadas y contenido emocional de los mensajes de texto.
La privacidad del usuario se protege con la codificación de los datos y la sustitución del nombre del usuario por un identificador también codificado. Los usuarios no deben cambiar nada de la forma en la que utilizan sus teléfonos inteligentes y pueden seguir realizando y recibiendo llamadas, escribiendo mensajes y haciendo fotos como de costumbre.
Los relojes inteligentes y los seguidores de actividad ofrecen ventajas adicionales. Al llevarse puestos durante más tiempo, a diferencia de los teléfonos que normalmente se dejan en algún sitio, permiten obtener más datos sobre la actividad física. Los sensores del pulso y la temperatura corporal del dispositivo pueden aprovecharse para controlar los patrones de sueño, dado que las afecciones que influyen en el sueño suelen ser síntoma inicial de la EP.
Hasta la fecha se han obtenido 433 625 registros y unos 90 gigabytes de datos, que se están utilizando para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático capaces de detectar cambios en el comportamiento relacionados con la EP. Los socios del proyecto se han propuesto ahora evaluar en un entorno médico la primera versión de estos algoritmos. Cuando los datos obtenidos apuntan a un comportamiento que guarda relación con la EP, se sugiere a los usuarios que acudan al médico. Entonces pueden optar por continuar con una segunda fase de la detección.
DE CARA AL FUTURO
i-PROGNOSIS (Intelligent Parkinson eaRly detectiOn Guiding NOvel Supportive InterventionS) trabaja para obtener datos adicionales que puedan guardar relación con los primeros síntomas de la EP. Los dispositivos inteligentes cotidianos que utilizará en esta fase son básculas, cinturones inteligentes y mandos a distancia de la televisión con los que obtendrá datos sobre consumo de alimentos, sonidos intestinales y frecuencia cardiaca respectivamente. En última instancia, i-PROGNOSIS se propone diseñar intervenciones que, en colaboración con los médicos de los pacientes de Parkinson, contribuyan a que los afectados mantengan su calidad de vida.
