La compañía biotecnológica de Villena desarrolla un dispositivo que permitirá a los neurólogos detectar de forma precoz diferentes temblores, ajustar los tratamientos y reducir listas de espera

Fuente: Levante EMV

¿Y si un simple guante pudiera cambiar radicalmente la forma en que diagnosticamos y tratamos el párkinson? En el mundo de la neurología, donde la precisión del diagnóstico es fundamental, el doctor José Javier Hernández Martínez, jefe del Servicio de Neurología del Hospital Clínica Benidorm, y su equipo en la empresa Ditengloves han dado un paso monumental con la creación de un guante innovador capaz de detectar el párkinson con una fiabilidad del 98%. Este dispositivo no solo diagnostica, sino que abre la puerta a un futuro de tratamientos personalizados y una atención médica más eficiente. Para ello, la inteligencia artificial y el ‘machine learning’ juegan un papel fundamental en el software de este dispositivo, una tecnología fundamental que permitirá a los profesionales del futuro determinar si un paciente que presenta un temblor en sus manos tiene párkinson, temblor esencial, una hernia o hipertiroidismo, entre las al menos quince causas con las que un temblor puede presentarse en los pacientes.

El doctor Hernández, rama médica de este proyecto pionero en el mundo, señala que la intención de la compañía, nacida y ubicada en Villena, es «crear un algoritmo matemático que sume todo lo nos pueda hacer conocer mejor a los temblores como las posiciones espaciales o la suma de la frecuencia del temblor. El dispositivo cuenta con doce receptores que suman esta información entre sí y la comparan con los datos que tienen almacenados de otros pacientes con patologías similares y que es lo que hace que seamos capaces de decir qué enfermedad padece esa persona con solo hacer una prueba que dura cuatro minutos». «Las enfermedades neurológicas, como el párkinson, presentan temblores característicos, pero la variabilidad es tan amplia que incluso los médicos más experimentados pueden enfrentar dificultades en el diagnóstico visual, que puede llevarnos a errar. Nuestra herramienta superara estas limitaciones y ofrece una evaluación más precisa», explica Hernández.

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