Así funciona el dispositivo que reduce temblores en pacientes con Parkinson

Se trata de una tecnología apoyada en Inteligencia Artificial que ha tenido resultados muy positivos en comparación con las terapias tradicionales.

Por Gabriel Casazza

Abr 3, 2025

Culminando el siglo XX, una técnica quirúrgica empezó a imponerse en el marco de los tratamientos de enfermedades neurológicas como el Parkinson. Hablamos de la estimulación cerebral profunda (ECP), implantando electrodos en zonas específicas.

Los mismos se conectaban a un generador de impulsos eléctricos y la ECP ofrecía una alternativa a los tratamientos exclusivamente farmacológicos. Esto permitía que muchos pacientes alivien sus síntomas motores incapacitantes como temblores, rigidez y lentitud.

De todas maneras, dicha tecnología no era infalible ni mucho menos. Según explicó la Doctora Helen Bronte-Stewart, se trataba de una herramienta «bastante contundente para intentar corregir las arritmias cerebrales asociadas con el Parkinson».

En medio de ese panorama, tiempo más tarde, la propia ECP ingresó de lleno en una nueva etapa de precisión y personalización. En ese sentido, la estimulación cerebral profunda adaptativa (ECPA) se traduce en un giro totalmente conceptual.

La Inteligencia Artificial continúa con su avance.

El objetivo es abordar, desde una manera más avanzada, los trastornos motores en pacientes con Parkinson. Y, dicha innovación, la cual acaba de ser aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de los Estados Unidos, permite una modulación eléctrica basada en la actividad cerebral individual de cada paciente.

La novedad contundente pasa por un dispositivo cerebral con Inteligencia Artificial que reduce, de manera considerable, los temblores y la rigidez en pacientes que sufren de Parkinson. Una luz de esperanza realmente imponente.

Los científicos de Stanford perfeccionaron entonces la tecnología utilizada en determinadas personas desde hace décadas, por lo que es un avance significativo  con respecto a las terapias tradicionales.

Gabriel Casazza

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