Investigadores de la Universidad de California en San Diego han desarrollado «Eye-Catching», una aplicación para teléfonos inteligentes que podría permitir detectar la enfermedad de Alzheimer, el TDAH y otras enfermedades neurológicas mediante la grabación de primeros planos de sus ojos.
«Eye-Catching» utiliza una cámara de infrarrojos cercanos, incorporada en los nuevos teléfonos inteligentes para el reconocimiento facial, junto con una cámara de selfie normal para registrar cómo cambia el tamaño de la pupila de una persona. Estas mediciones de la pupila podrían utilizarse para evaluar el estado cognitivo de una persona y la detección precoz de enfermedades neurológicas.
Y es que, el tamaño de las pupilas puede proporcionar información sobre las funciones neurológicas de una persona, según han demostrado investigaciones recientes. Por ejemplo, el tamaño de la pupila aumenta cuando una persona realiza una tarea cognitiva difícil o escucha un sonido inesperado.
La medición de los cambios en el diámetro de la pupila se realiza mediante lo que se denomina prueba de respuesta de la pupila. Esta prueba podría ofrecer una forma sencilla y fácil de diagnosticar y controlar diversas enfermedades y trastornos neurológicos. Sin embargo, en la actualidad requiere un equipo especializado y costoso, lo que hace poco práctico realizarlo fuera del laboratorio o la clínica.
Los ingenieros del Laboratorio de Salud Digital de la Fundación Carlos Slim, dirigidos por el profesor de ingeniería eléctrica e informática Edward Wang, colaboraron con investigadores del Centro de Tecnología de la Salud Mental de la UC San Diego (Centro MHTech) para desarrollar una solución más asequible y accesible.
Eric Granholm, profesor de psiquiatría de la Facultad de Medicina de la UC San Diego y director del Centro MHTech, afirma que «una herramienta de evaluación de teléfonos inteligentes escalable que pueda utilizarse para realizar exámenes comunitarios a gran escala podría facilitar el desarrollo de pruebas de respuesta de las pupilas como pruebas mínimamente invasivas y baratas para ayudar a la detección y comprensión de enfermedades como el Alzheimer. Esto podría tener un enorme impacto en la salud pública«.
La aplicación desarrollada por el equipo de la UC San Diego utiliza la cámara de infrarrojo cercano de un smartphone para detectar la pupila de una persona. En el espectro del infrarrojo cercano, la pupila puede diferenciarse fácilmente del iris, incluso en ojos con colores de iris más oscuros. Esto permite a la app calcular el tamaño de la pupila con una precisión submilimétrica en varios colores de ojos.
«Eye-Catching» también utiliza una imagen en color tomada por la cámara del smartphone para capturar la distancia estereoscópica entre el smartphone y el usuario. A continuación, la aplicación utiliza esta distancia para convertir el tamaño de la pupila de la imagen del infrarrojo cercano en unidades milimétricas.
Las mediciones de la aplicación fueron comparables a las realizadas por un dispositivo llamado pupilómetro, que es el estándar de oro para medir el tamaño de la pupila. Los investigadores también incluyeron varias características en su aplicación para hacerla más fácil de usar para los adultos mayores.
Los investigadores trabajaron con los participantes de la tercera edad para diseñar una interfaz de aplicación sencilla que permitiera a los usuarios auto administrarse pruebas de respuesta a las pupilas. Esta interfaz incluía comandos de voz, instrucciones basadas en imágenes y un visor de plástico barato para dirigir al usuario a colocar su ojo dentro de la vista de la cámara del smartphone.
El Laboratorio de Salud Digital continúa con este trabajo en un proyecto para habilitar una función de pupilometría similar en cualquier smartphone y no sólo en los más nuevos. Los estudios futuros también incluirán el trabajo con adultos mayores para evaluar el uso doméstico de la tecnología. El equipo trabajará con personas mayores con deterioro cognitivo leve para probar la aplicación como herramienta de detección de riesgo de la enfermedad de Alzheimer en fase inicial.
