La inteligencia artificial puede predecir qué pacientes con Párkinson empeorarán más rápido
Miami, Estados Unidos | 31 de agosto de 2026
Un equipo de investigadores de la Universidad de Miami ha desarrollado modelos de inteligencia artificial capaces de identificar, con varios años de antelación, qué personas con enfermedad de Párkinson tienen mayor riesgo de sufrir un deterioro rápido de la memoria o del movimiento.
El estudio, publicado en la revista científica npj Parkinson’s Disease, analizó datos de más de 1.600 pacientes. Los resultados muestran que los modelos de aprendizaje automático lograron predecir quién tendría un empeoramiento significativo en los siguientes tres a cinco años.
Uno de los hallazgos más importantes es que la información más útil para hacer estas predicciones no provenía de resonancias magnéticas cerebrales avanzadas, sino de mediciones clínicas sencillas que los neurólogos ya recogen en las visitas rutinarias.
¿Qué factores ayudaron a predecir el empeoramiento?
Los investigadores observaron que los mejores predictores dependían del tipo de deterioro:
Para el deterioro motor (problemas de movimiento), los factores clave fueron un test de laboratorio que detecta una proteína anormal llamada alfa-sinucleína y la velocidad con la que cambiaban los síntomas motores durante el primer año tras el diagnóstico.
Para el deterioro cognitivo (problemas de memoria y pensamiento), los mejores predictores fueron la rapidez con la que empeoraba la cognición y también el ritmo de deterioro motor en ese mismo primer año.
Los modelos más precisos alcanzaron valores de precisión superiores a 0,80, lo que indica una buena capacidad para distinguir entre pacientes con mayor o menor riesgo.
¿Por qué es importante este avance?
Aunque los modelos aún necesitan más validación antes de usarse en la práctica clínica habitual, este avance podría ayudar a:
Mejorar el diseño de ensayos clínicos, seleccionando mejor a los pacientes con mayor probabilidad de empeorar.
Entender por qué algunas personas con Párkinson deterioran más rápido que otras.
Identificar antes a quienes podrían beneficiarse de intervenciones para proteger la salud cerebral, como controlar la presión arterial, hacer ejercicio o tratar problemas de audición y visión.
«Lo más interesante es que la información más útil no fue necesariamente la más sofisticada tecnológicamente. La medición clínica cuidadosa sigue teniendo un enorme valor predictivo», explicó el Dr. Ihtsham ul Haq, autor senior del estudio.
Fuente: https://news.med.miami.edu/ai-predicts-parkinsons-disease-progression/
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