Tecnología usada en 'Avatar' está facilitando el diagnóstico de algunas enfermedades

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Los avances que se obtuvieron a partir de la película se han usado a favor de las personas que padecen problemáticas que afectan el movimiento.

Los trajes que le daban vida a los personajes de la película, capturando sus movimientos, están ayudándoles a los investigadores a identificar una serie de enfermedades que afectan el movimiento.

Los resultados de las pruebas que se han hecho son esperanzadores porque a través de esta tecnología han podido medir la gravedad de ciertos trastornos genéticos el doble de rápido, lo cual facilita la pronta atención médica y por ende, evita que la enfermedad empeore.

(Vea también:Las espeluznantes imágenes de Disney World: así se vería si fuera un parque de terror)

Sobre esto habló la doctora Valeria Ricotti en el portal BBC. Allí dijo que estaba muy impresionada por los resultados y además agregó  que “el impacto en el diagnóstico y el desarrollo de nuevos medicamentos para una amplia gama de enfermedades podría ser absolutamente enorme”.

Según los expertos, esta herramienta también podría usarse para monitorear a las personas que padecen condiciones que afecten el cerebro, el sistema nervioso, el corazón, los pulmones, los músculos, los huesos y una serie de trastornos psiquiátricos.

¿Cómo fueron probados los trajes de ‘Avatar’ para diagnosticar enfermedades?

El equipo de especialistas del Imperial College probó por primera vez los trajes en pacientes con ataxia de Friedreich. De esta forma descubieron que así se podría predecir cómo iba a empeorar la enfermedad en un tiempo aproximado de 12 meses.

En el hospital ‘Great Ormond Street’ también se probó la tecnología en 21 niños con distrofia muscular de Duchenne, comprobándose la efectividad del proceso porque nuevamente predijo la forma en que se vería afectado el movimiento en un tiempo más corto del que lo haría un profesional de la salud.

*Este artículo fue creado con ayuda de Robby Tecnología, una inteligencia artificial que utiliza machine learning para producir texto similar al humano, y curado por un periodista de Pulzo.

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