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Uso de AIDP en un estudio de diagnóstico para pacientes. La diferenciación de imágenes automatizadas para Parkinsonismo (AIDP) es un software de aprendizaje automático que ayuda a los neurólogos, radiólogos y otros médicos entre PD, variante de MSA Parkinsonian y PSP. AIDP está diseñado para la integración basada en la nube con sistemas de archivo y comunicación de imágenes y espectadores de imágenes médicas, proporcionando informes simplificados de los hallazgos de imágenes durante los flujos de trabajo clínicos. Una interfaz de programación de aplicaciones (API) permite a los usuarios autenticar, cargar datos y recuperar los resultados en todas las plataformas. La entrada proporcionada por el usuario es una resonancia magnética de difusión de una sola capa adquirida utilizando 3 escáneres Tesla ampliamente disponibles de los principales proveedores (Siemens, General Electric, Philips). El software recibe la imagen en formato DICOM utilizando un proceso de carga de datos seguro y de transmisión cifrado. El software analiza la imagen utilizando el aprendizaje automático y proporciona un informe para ayudar en la toma de decisiones de diagnóstico clínico. Figura creada con BiorSender.com. Crédito: Neurología de JAMA (2025). Doi: 10.1001/jamaneurol.2025.0112
La investigación existente indica que la precisión del diagnóstico de la enfermedad de Parkinson oscila entre 55% y 78% en los primeros cinco años de evaluación. Eso se debe en parte a que los trastornos del movimiento entre hermanos de Parkinson comparten similitudes, a veces haciendo un diagnóstico definitivo inicialmente difícil.
Aunque la enfermedad de Parkinson es una enfermedad bien reconocida, el término puede referirse a una variedad de condiciones, desde el idiopático Parkinson, el tipo más común, hasta otros trastornos del movimiento como la atrofia del sistema múltiple, una variante parkinsoniana; y parálisis supranuclear progresiva. Cada uno comparte características motoras y no motores, como los cambios en la marcha, pero posee una patología y pronóstico distintos.
Aproximadamente uno de cada cuatro pacientes, o incluso uno de cada dos pacientes, se diagnostica erróneamente.
Ahora, los investigadores de la Universidad de Florida y el Instituto de Enfermedades Neurológicas de UF Health Norman Fixel han desarrollado un nuevo tipo de software que ayudará a los médicos a diagnosticar diferencialmente la enfermedad y las condiciones relacionadas de Parkinson, reduciendo el tiempo de diagnóstico y aumentando la precisión más allá del 96%. El estudio fue publicado recientemente en Neurología de JAMA.
«En muchos casos, los fabricantes de resonancia magnética no se comunican entre sí debido a la competencia del mercado», dijo David Vaillancourt, Ph.D., Presidente y profesor en el Departamento de Fisiología Aplicada de UF y Kinesiología. «Todos tienen su propio software y sus propias secuencias. Aquí, hemos desarrollado un software novedoso que funciona en todos ellos».
Aunque no hay sustituto para el elemento humano del diagnóstico, incluso los médicos más experimentados que se especializan en diagnósticos de desorden del movimiento pueden beneficiarse de una herramienta para aumentar la eficacia del diagnóstico entre los diferentes trastornos, dijo Vaillancourt.
El software, diferenciación automatizada de imágenes para Parkinsonismo (AIDP), es un software automatizado de procesamiento de resonancia magnética y aprendizaje automático que cuenta con una técnica de biomarcador no invasiva. Usando una resonancia magnética ponderada en difusión, que mide cómo las moléculas de agua se difunden en el cerebro, el equipo puede identificar dónde está ocurriendo la neurodegeneración. Luego, el algoritmo de aprendizaje automático, probado rigurosamente contra los diagnósticos clínicos en persona, analiza la exploración cerebral y proporciona al clínico los resultados, lo que indica uno de los diferentes tipos de Parkinson.
El estudio se realizó en 21 sitios, 19 de ellos en los Estados Unidos y dos en Canadá.
«Esta es una instancia en la que se ha demostrado que la innovación entre la tecnología y la inteligencia artificial mejoran la precisión del diagnóstico, lo que nos permite la oportunidad de mejorar aún más el tratamiento para los pacientes con enfermedad de Parkinson», dijo Michael Okun, MD, asesor médico de la Fundación de Parkinson y director del Instituto Norman Fixel para enfermedades neurológicas de UF. «Esperamos ver cómo esta innovación puede afectar aún más la comunidad de Parkinson y avanzar en nuestro objetivo compartido de mejores resultados para todos».
El siguiente paso del equipo es obtener la aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos.
«Este esfuerzo realmente resalta la importancia de la colaboración interdisciplinaria», dijo Angelos Barmpoutis, Ph.D., profesor del Instituto Digital Worlds en UF. «Gracias a la experiencia médica combinada, la experiencia científica y la experiencia tecnológica, pudimos lograr un objetivo que cambiará la vida de innumerables personas».
Vaillancourt y Barmpoutis son propietarios parciales de una compañía llamada Neuropacs cuyo objetivo es llevar este software hacia adelante, mejorando tanto la atención al paciente como los ensayos clínicos donde podría usarse.
Más información:
David E. Vaillancourt et al, diferenciación automatizada de imágenes para el parkinsonismo, Neurología de JAMA (2025). Doi: 10.1001/jamaneurol.2025.0112
Citación: El software impulsado por IA es un 96% preciso al diagnosticar el Parkinson (2025, 19 de marzo) recuperado el 19 de marzo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-03-ai- Driven-software-accurate-carkinson.html
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