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Crean método para detectar párkinson mediante videos tipo selfie

Quizá no todas las personas sean partidarias de las autofotos, pero estas podrían tener un mejor uso, ya que un grupo de científicos diseñó un método que permite saber si una persona desarrollaría la enfermedad de Parkinson mediante en análisis de videos tipo selfie.

Este método se basa en el estudio de las microexpresiones faciales obtenidas a partir de clips proporcionados por las personas en un sitio web destinado a ello. A los usuarios se les pidió grabarse con tres expresiones (sonrisa, sorpresa y enojo) y una neutral. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático analizó el movimiento de los músculos de la cara y lo comparó con datos conocidos.

En total participaron más de 600 personas, de las cuales 61 ya estaban diagnosticadas con el mal de Parkinson. Y de acuerdo con los investigadores, el sistema predictivo alcanzó una precisión de 95.6 por ciento.

Apple desarrollará renovado sistema en las selfies grupales
Pixabay

Este nuevo sistema basado en inteligencia artificial proporciona muchas ventajas, una de ellas es que se trata de un método no invasivo para los pacientes. Además, el diagnóstico se puede llevar a cabo sin estar de manera presencial con un especialista. Por otra parte, también se trata de un método económico, ya que solo se necesita un teléfono o una cámara web para capturar las imágenes necesarias.

Si bien este método necesita refinarse en cuanto a la tecnología y a ciertos puntos éticos, lo cierto es que su potencial es grande y por ello cuenta con el financiamiento de la Fundación Moore, una organización filantrópica de San Francisco, California, que quiere potenciar este tipo de avances científicos.

Los científicos creen que, además de las selfies, asistentes de voz como Siri o Alexa también podrían ser muy útiles para detectar las primeras señales del párkinson mediante el reconocimiento de voz.

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