En este contexto, la investigación ha sido publicada en la revista The Lancet Digital Health. Asimismo, se ha detallado que se pudo desarrollar “un modelo de progresión estadística de la enfermedad de Parkinson temprana que tiene en cuenta la variabilidad intraindividual e interindividual y los efectos de la medicación, eludiendo las limitaciones de los modelos anteriores que no han tenido en cuenta estos importantes factores”.
En tanto, se pudo dar la posibilidad de ver el Parkinson como una enfermedad individual, por lo que se estudia la patología en las y los pacientes de forma específica. Incluso, se explicó que es ahí donde radica la importancia de la Inteligencia Artificial como una herramienta que pueda brindar un panorama mucho más amplio de la enfermedad que padece cada persona, no solo de Parkinson.
“Nuestro modelo descubrió trayectorias de progresión de la enfermedad no secuenciales y superpuestas, lo que respalda el uso de modelos de progresión de la enfermedad no deterministas y sugiere que la asignación de subtipos estáticos podría ser ineficaz para capturar el espectro completo de la progresión de la enfermedad de Parkinson”, sentenciaron las y los expertos.