Diagnóstico remoto con IA anticipa trastornos de equilibrio desde el celular Infobae
Un avance tecnológico desarrollado en la Florida Atlantic University (FAU) podría transformar el diagnóstico de trastornos del equilibrio y mareos, al permitir evaluaciones precisas a distancia mediante inteligencia artificial (IA) y computación en la nube.
Según informó la FAU, un equipo interdisciplinario diseñó una plataforma que detecta el nistagmo —movimiento ocular involuntario relacionado con afecciones vestibulares y neurológicas— a partir de videos grabados con celulares. Estos archivos son procesados en la nube por un sistema de IA, facilitando diagnósticos sin necesidad de que el paciente se traslade a un centro médico.
La tecnología permite que los pacientes registren sus movimientos oculares con la cámara de un celular, suban los videos a una plataforma segura y reciban un análisis remoto realizado por especialistas en equilibrio y audición. De acuerdo con la FAU, esta herramienta resulta especialmente útil para comunidades rurales o con recursos limitados, al reducir barreras geográficas y económicas de acceso a la salud.
Limitaciones de los métodos tradicionales de diagnóstico
El diagnóstico del nistagmo ha dependido históricamente de herramientas como la videonistagmografía (VNG) y la electronistagmografía, equipos costosos y voluminosos. La FAU indicó que los sistemas de VNG pueden superar los 100.000 dólares, lo que restringe su disponibilidad a centros médicos de gran escala. Además, la incomodidad de estas pruebas limita su aplicación frecuente.
Ante estas desventajas, el equipo de investigación buscó alternativas más asequibles y cómodas, dando origen al nuevo sistema basado en inteligencia artificial, ideal para entornos de telemedicina con infraestructura limitada.
Funcionamiento del sistema inteligente
El núcleo de esta innovación es un modelo de aprendizaje profundo que analiza los movimientos oculares captados en video. El algoritmo rastrea automáticamente 468 puntos faciales por imagen y calcula la velocidad de fase lenta, parámetro clave para evaluar la intensidad y dirección del nistagmo.
Una vez procesados los datos, la plataforma genera informes gráficos que pueden ser interpretados por profesionales de la salud en consultas virtuales. Según la FAU, el sistema incorpora un filtrado automático para eliminar artefactos como el parpadeo, asegurando la precisión del análisis.
El proceso para el paciente consiste en grabar un video siguiendo instrucciones específicas, subirlo a la plataforma y recibir un informe detallado que puede compartir con su médico. Esto facilita el diagnóstico y el seguimiento clínico mediante comparación de registros en diferentes momentos.
Estudio piloto y validación del modelo
La FAU divulgó los resultados de un estudio piloto con 20 participantes, en el que se contrastaron las evaluaciones de la IA con las de dispositivos médicos tradicionales. Los hallazgos mostraron una alta similitud entre ambos enfoques, lo que valida la eficacia del sistema incluso en su fase inicial.
El modelo fue entrenado con más de 15.000 fotogramas, empleando una división de datos del 70% para entrenamiento, 20% para pruebas y 10% para validación. Este diseño permitió una adecuada adaptación a distintas poblaciones de pacientes.
El Dr. Ali Danesh, investigador principal y profesor de la FAU, explicó que “nuestro modelo de IA ofrece una herramienta prometedora que puede complementar parcialmente, o en algunos casos, reemplazar, los métodos de diagnóstico convencionales, especialmente en entornos de telesalud”.
Desarrollo de un dispositivo portátil
En paralelo, el equipo de la FAU trabaja en un dispositivo portátil con funciones de detección del nistagmo en tiempo real mediante IA. Las pruebas preliminares en entornos controlados fueron alentadoras, aunque aún enfrentan retos técnicos como el ruido del sensor y la variabilidad individual antes de su implementación masiva.
El Dr. Harshal Sanghvi, primer autor del estudio y becario postdoctoral, destacó que esta tecnología tiene potencial para su uso en clínicas, servicios de emergencia, centros de audiología e incluso en el hogar.
Colaboración interdisciplinaria y proyecciones
El desarrollo fue posible gracias a la cooperación entre expertos de distintas áreas de la FAU, incluyendo las facultades de Negocios, Medicina, Ingeniería, Ciencias, y socios como el Instituto de Neurociencia Marcus del Hospital Regional de Boca Ratón, la Universidad de Loma Linda y Broward Health North.
Según la FAU, los próximos pasos incluyen ampliar las pruebas clínicas en diversas poblaciones, mejorar el modelo de IA y buscar la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para su uso clínico generalizado.
El Dr. Danesh sostuvo que la combinación de IA, nube y telemedicina puede democratizar el diagnóstico de trastornos del equilibrio. A su juicio, estas herramientas están preparadas para mejorar la detección temprana, agilizar derivaciones a especialistas y aliviar la carga de trabajo médico, ofreciendo mejores resultados a los pacientes sin importar su ubicación.
