Y uno de los mayores problemas actuales es que el diagnóstico solo es posible cuando los síntomas ya han aparecido, lo que implica un daño neuronal avanzado e irreversible. Con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) se está revolucionando el diagnóstico precoz y el desarrollo de terapias más eficaces. 

Esta enfermedad, cuyos síntomas más reconocibles incluyen temblores, rigidez muscular y dificultades en la movilidad, aunque también conlleva trastornos del sueño, dolor crónico, alteraciones cognitivas y depresión, afecta a más de 10 millones de personas a nivel global, y en España, según estimaciones de la Sociedad Española de Neurología (SEN), la cifra de afectados oscila entre 120.000 y 150.000 personas, aunque algunos estudios elevan el número a más de 300.000. Con una prevalencia del 1,6% en mayores de 65 años y una incidencia anual de 10-20 casos por cada 100.000 habitantes, esta enfermedad supone un reto creciente para la sanidad y la investigación médica.  

Como apuntábamos, y a pesar de la falta de una cura definitiva, los avances científicos en el tratamiento del Parkinson y la Inteligencia Artificial (IA) están abriendo nuevas esperanzas mucho más eficaces. Desde algoritmos capaces de detectar signos tempranos a través del análisis del habla o el movimiento, hasta modelos predictivos que personalizan los tratamientos, la IA podría cambiar el panorama de esta enfermedad en los próximos años.  

A continuación, recopilamos algunos tratamientos basados en la IA que ya se están desarrollando para mejorar la detección temprana, el tratamiento y, potencialmente, la prevención de esta enfermedad.​ 

- Estimulación Cerebral Profunda (DBS) adaptativa: Tradicionalmente, la DBS ha sido utilizada para tratar síntomas motores del Parkinson mediante la implantación de electrodos que envían impulsos eléctricos al cerebro. La nueva modalidad adaptativa ajusta automáticamente la estimulación en tiempo real según las necesidades del paciente, mejorando la eficiencia del tratamiento y reduciendo efectos secundarios. ​Además, se han desarrollado sistemas que permiten el control remoto vía WiFi en tiempo real, lo que posibilita realizar ajustes sin necesidad de que el paciente acuda físicamente al hospital. 

- Ultrasonido Focalizado de Alta Intensidad (HIFU): Esta técnica no invasiva utiliza ultrasonidos para tratar áreas específicas del cerebro, reduciendo temblores y otros síntomas motores. Esta técnica ya se ha implementado en algunos hospitales, donde ha demostrado mejoras significativas en pacientes con Parkinson en un 80%-90% de los casos.  

- Estimulación cerebral mediante luz infrarroja cercana (NIR): Investigadores en Grenoble, Francia, han explorado el uso de NIR para estimular las mitocondrias en las células de la sustancia negra, aumentando potencialmente la producción de dopamina y estabilizando la enfermedad.  

- Nanotecnología y nuevos materiales en el tratamiento: La incorporación de materiales avanzados ha abierto nuevas posibilidades terapéuticas. Respecto a materiales, están comenzando a utilizarse implantes de grafeno que, combinados con IA, permiten una estimulación cerebral más precisa y adaptable. Estos dispositivos buscan reducir la dependencia de medicamentos y minimizar efectos secundarios, representando un avance significativo en el tratamiento del Parkinson y otras enfermedades neurológicas.  

- Rehabilitación con realidad virtual y wearables: En Australia se están utilizando sistemas de realidad virtual combinados con sensores portátiles que monitorizan la marcha y el equilibrio. Estos dispositivos, asistidos por algoritmos de IA, ofrecen entrenamientos personalizados y permiten una rehabilitación remota, facilitando la detección temprana de cambios sutiles en la movilidad. 

- Monitoreo predictivo y análisis de movimientos: Centros de investigación en países como Alemania y el Reino Unido emplean cámaras y sensores para realizar un seguimiento detallado del patrón de movimiento de los pacientes. Los algoritmos de IA analizan estos datos para detectar cambios mínimos que puedan indicar el inicio del Parkinson, permitiendo ajustes terapéuticos preventivos y más precisos. 

- Estimulación magnética transcraneal (TMS) asistida por IA: Además de la DBS, la TMS es una técnica no invasiva que está siendo explorada en diversos centros europeos. Cuando se combina con análisis de datos mediante IA, permite personalizar los protocolos de estimulación, optimizando la respuesta terapéutica y reduciendo efectos secundarios. 

© Imágenes: Shutterstock. 

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Es evidente que el uso de la inteligencia artificial (IA) en la salud mental está experimentando un crecimiento notable. Hemos pasado de aplicaciones capaces de detectar signos de depresión utilizando un software de reconocimiento facial, a programas informáticos, los therapy bots, que actúan de psicólogos de cabecera para quienes buscan orientación psicológica inmediata y gratuita. 

Según datos publicados en portales estadounidenses como Psychology Today y la American Psychological Association (APA), el interés por este tipo de herramientas se ha disparado especialmente a raíz de la pandemia de COVID-19, cuando la demanda de atención psicológica superó la capacidad de muchos profesionales. Pero ¿cuáles son las ventajas y limitaciones de estas soluciones basadas en IA, y qué implicaciones tienen en la relación tradicional entre paciente y terapeuta? 

Una de las ventajas de los therapy bots como Youper, Elomia o Wysa es su accesibilidad. Al no requerir una cita previa ni depender de la disponibilidad de un profesional, están activos las 24 horas del día, los siete días de la semana. También son accesibles para personas que viven en zonas aisladas, con dificultades de movilidad o limitaciones financieras; en estos casos, las soluciones digitales les ofrecen una opción para ser escuchados y atendidos. Además, su formato online facilita que el usuario mantenga cierta privacidad: no es necesario desplazarse ni revelar públicamente que se está buscando ayuda psicológica.

Sin embargo, aunque la IA ha avanzado mucho en la comprensión del lenguaje natural y en la detección de emociones, su “empatía” se basa en algoritmos y modelos estadísticos. Esto quiere decir que, si bien son capaces de reconocer patrones en las palabras y ofrecer respuestas amables o reconfortantes, no experimentan sentimientos de manera real. Por otro lado, el factor humano sigue siendo esencial para abordar trastornos mentales graves o situaciones de crisis que requieran una intervención especializada y eso se consigue con una relación directa paciente-terapeuta.

Pese a ello, estudios como el llevado a cabo por Harvard Health Publishing han demostrado cierta eficacia en la reducción de la ansiedad leve, gracias a la combinación de técnicas cognitivo-conductuales programadas y un tono cercano y son muchos los usuarios que aseguran sentirse acompañados y aliviados por el simple hecho de poder expresar sus preocupaciones sin sentirse juzgados.  

El desafío por tanto radica en establecer un equilibrio que aproveche las ventajas de la IA sin descuidar la supervisión profesional y la necesidad de un contacto humano real.

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