Uno de los grandes olvidados en el mundo tecnológico actual, y no será porque no se ha intentado, es el lápiz digital. No me refiero a los punteros para facilitar la entrada de datos o el manejo con pantallas táctiles (eran muy útiles con las antiguas de tipo resistido) sino el modelo que permite la digitalización instantánea de todo lo que escribimos con él.
Unos científicos del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT le ha encontrado una útil y esperanzadora función para ayudar con la detección temprana de enfermedades como el Parkinson o el Alzheimer. Los test que actualmente se practican delante del doctor y de los que éste tiene que tomar notas, pueden pasar en el futuro a ser tareas que permitan un diagnóstico en cualquier momento gracias a un lápiz digital y el software adecuado.
Una detección temprana y más eficiente
Las pruebas presentadas por los científicos responsables del proyecto del MIT se han valido del llamado Clock Drawing Test (CDT). En la actualidad, los responsables médicos analizan básicamente el resultado final de este dibujo en el que el paciente debe dibujar un reloj con una hora precisa. La combinación de software y hardware que proponen desde el CSAIL mejora los procesos al tener en cuenta todo el trazo, desde que se empieza a dibujar hasta el final, permitiendo un análisis preciso de cualquier elemento o detalle.
El lápiz usado es un Anoto Live, capaz de registrar la posición de su punta hasta 80 veces por segundo, por lo que el software creado recoge y analiza una cantidad de información que resulta imposible de lograr para el ser humano. Lo hace pues tanto durante todo el proceso como en las dudas que presenta a la hora de realizar el trazo, uno de los parámetros que se tienen en cuenta para la detección de diferentes enfermedades.
Además, y ahí está parte de la clave de que este método pueda pasar a usarse para una detección más precoz de las enfermedades, el test no depende tanto de la subjetividad del doctor ni de su disponibilidad o capacidad para revisar decenas de test de forma seguida.
Los resultados muestran por ahora un acierto y capacidad de detección más alta que las usadas con métodos tradicionales. Como cuenta una de las responsables del trabajo, Cynthia Rudin, el entrenamiento para conseguir algoritmos se realizó con ayuda de más de 2.500 test realizados y documentados durante nueve años.
Más información | MIT.
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