Wearable sensors, machine learning system could pinpoint Parkinson’s
23 de septiembre de 2024
Investigadores de la Universidad de Maryland han desarrollado un sistema que utiliza sensores portátiles y aprendizaje automático para ayudar a diagnosticar la enfermedad de Parkinson de forma más temprana y precisa. Al analizar los datos de movimiento de un sensor colocado en la parte baja de la espalda, el sistema logró una precisión diagnóstica del 92,6 %, superando los métodos tradicionales. De acuerdo con la autora, este enfoque podría simplificar el proceso de diagnóstico, reducir las visitas a la clínica y mejorar el tratamiento temprano de los pacientes con Parkinson.
El artículo fuente, de libre acceso, fue publicado en el apartado Sensors del medio de divulgación científico MDPI: Simplification of Mobility Tests and Data Processing to Increase Applicability of Wearable Sensors as Diagnostic Tools for Parkinson’s Disease
