{"id":334858,"date":"2020-01-28T16:26:52","date_gmt":"2020-01-28T15:26:52","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/los-datos-de-los-sensores-de-muneca-detectan-la-fase-inicial-de-la-enfermedad\/"},"modified":"2020-01-28T16:26:52","modified_gmt":"2020-01-28T15:26:52","slug":"los-datos-de-los-sensores-de-muneca-detectan-la-fase-inicial-de-la-enfermedad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/los-datos-de-los-sensores-de-muneca-detectan-la-fase-inicial-de-la-enfermedad\/","title":{"rendered":"Los datos de los sensores de mu\u00f1eca detectan la fase inicial de la enfermedad"},"content":{"rendered":"<p><strong>El s\u00edndrome de Parkinson idiop\u00e1tico es la segunda enfermedad neurodegenerativa m\u00e1s com\u00fan y su incidencia va en aumento. Es deseable un diagn\u00f3stico r\u00e1pido en las primeras fases de la enfermedad para poder iniciar terapias eficaces lo antes posible. Una posibilidad es la evaluaci\u00f3n de los datos de los sensores de mu\u00f1eca.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>El diagn\u00f3stico del s\u00edndrome de Parkinson idiop\u00e1tico (SPI) se realiza en la mayor\u00eda de los casos cl\u00ednicamente. Las pruebas diagn\u00f3sticas adyuvantes son caras, requieren mucho tiempo, no est\u00e1n suficientemente disponibles o no son espec\u00edficas. Por lo tanto, existe una gran necesidad cl\u00ednica de un m\u00e9todo disponible, barato, objetivo e interpretable. El aprendizaje autom\u00e1tico puede utilizarse para un an\u00e1lisis significativo de los datos de los sensores de movimiento. Estos datos pueden recogerse, por ejemplo, a trav\u00e9s de dispositivos que se llevan en el cuerpo (wearables). La combinaci\u00f3n de diagn\u00f3sticos de sensores miniaturizados y cada vez m\u00e1s conectados en red del Internet de las Cosas (IoT) con m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico ofrece la oportunidad de una metodolog\u00eda de diagn\u00f3stico rentable y al mismo tiempo muy eficaz.<\/p>\n<p>Se llev\u00f3 a cabo un estudio de prueba de concepto para un enfoque de diagn\u00f3stico basado en datos con un modelo jer\u00e1rquico en la EP temprana para recopilar m\u00e9tricas clinim\u00e9tricas de un algoritmo de diagn\u00f3stico que utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico y los datos de los sensores de la mu\u00f1eca. Se recogieron datos de aceler\u00f3metros 3D de 25 pacientes en una fase temprana de la enfermedad y 25 sujetos de control. Las grabaciones se realizaron con una Microsoft Band 2, que registr\u00f3 los movimientos del brazo a una frecuencia de muestreo de 62,5 Hz con los sujetos movi\u00e9ndose libremente (configuraci\u00f3n de vida libre). Los datos de los sensores se introdujeron en un modelo jer\u00e1rquico. El algoritmo clasific\u00f3 como positivos a 22 de los 25 pacientes de Parkinson y como negativos a 21 de las 25 personas sanas. La especificidad fue de 0,85 y la sensibilidad de 0,84. El valor predictivo positivo fue de 0,88 y el negativo de 0,84. La precisi\u00f3n fue de 0,86. Los resultados son prometedores y deben validarse en cohortes adicionales con modelos optimizados.<\/p>\n<p><em>Fuente: 92\u00ba Congreso de la Sociedad Alemana de Neurolog\u00eda (DGN)<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>InFo NEUROLOGY &amp; PSYCHIATRY 2019; 17(6): 35 (publicado el 23.11.19, antes de impresi\u00f3n).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El s\u00edndrome de Parkinson idiop\u00e1tico es la segunda enfermedad neurodegenerativa m\u00e1s com\u00fan y su incidencia va en aumento. 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