UNA HERRAMIENTA PREDICE EL ALZHEIMER CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PERSONAS CON PROBLEMAS LEVES DE MEMORIA: ESTOS SON LOS RESULTADOS
Una herramienta de inteligencia artificial (IA) desarrollada por la Universidad de Cambridge ha demostrado ser capaz de predecir, en cuatro de cada cinco casos, si las personas con signos tempranos de demencia desarrollarán la enfermedad de Alzheimer. Este avance podría revolucionar la manera en que se diagnostica y trata esta enfermedad, según un estudio publicado en 'EClinicalMedicine'.
Un enfoque menos invasivo y más efectivo
El equipo de investigación de Cambridge señala que este nuevo enfoque tiene el potencial de reducir la necesidad de pruebas diagnósticas invasivas y costosas, al mismo tiempo que mejora los resultados del tratamiento en etapas tempranas. En la actualidad, el diagnóstico temprano de la demencia es crucial, ya que es en este momento cuando los tratamientos son más eficaces. Sin embargo, el diagnóstico temprano a menudo requiere el uso de pruebas invasivas como la tomografía por emisión de positrones (PET) o la punción lumbar, que no siempre están disponibles en todas las clínicas.
La importancia de una detección temprana
La enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia, representando entre el 60 y el 80% de los casos. Detectar la enfermedad en sus primeras etapas es esencial para maximizar la efectividad de los tratamientos disponibles. Sin embargo, hasta un tercio de los pacientes son mal diagnosticados o diagnosticados demasiado tarde, lo que limita la eficacia de las intervenciones.
Un modelo de aprendizaje automático innovador
Los científicos del Departamento de Psicología de la Universidad de Cambridge han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que puede predecir con mayor precisión que las herramientas de diagnóstico actuales si una persona con problemas leves de memoria y pensamiento desarrollará Alzheimer y con qué rapidez. Para construir este modelo, utilizaron datos de pacientes recopilados de manera rutinaria y no invasiva, como pruebas cognitivas y resonancias magnéticas estructurales, de más de 400 personas en una cohorte de investigación en los EE. UU.
Resultados prometedores
El modelo fue probado con datos de 600 participantes adicionales de la misma cohorte estadounidense y datos longitudinales de 900 personas de clínicas de memoria en el Reino Unido y Singapur. Los resultados mostraron que el algoritmo podía distinguir entre personas con deterioro cognitivo leve estable y aquellas que progresarían a Alzheimer en un período de tres años. El modelo identificó correctamente a las personas que desarrollaron Alzheimer en el 82% de los casos y a las que no lo desarrollaron en el 81% de los casos.
Comparación con métodos actuales
El algoritmo demostró ser aproximadamente tres veces más preciso que el estándar de atención actual para predecir la progresión hacia el Alzheimer. Esto es significativo, ya que el modelo podría reducir significativamente los diagnósticos erróneos y permitir una intervención más temprana y efectiva.
Estratificación de los pacientes
El modelo también permitió a los investigadores clasificar a las personas con Alzheimer en tres grupos según la rapidez con que progresarían sus síntomas: aquellos cuyos síntomas se mantendrían estables, aquellos que progresarían lentamente y aquellos que progresarían rápidamente. Estas predicciones fueron validadas con datos de seguimiento durante seis años, lo que sugiere que la herramienta podría ser muy útil en un entorno clínico real.
Implicaciones clínicas
Este enfoque tiene el potencial de mejorar significativamente el bienestar de los pacientes al identificar a aquellos que necesitan una atención más cercana y eliminar la ansiedad de los que probablemente permanecerán estables. Además, podría ayudar a evitar pruebas diagnósticas invasivas y costosas innecesarias, optimizando los recursos sanitarios.
Futuro de la herramienta de IA
Los investigadores planean ampliar el modelo para incluir otras formas de demencia, como la demencia vascular y la demencia frontotemporal, y utilizar diferentes tipos de datos, como marcadores de análisis de sangre. La profesora Zoe Kourtzi, autora principal del estudio, destaca la importancia de tener mejores herramientas para identificar e intervenir en las primeras etapas de la demencia para enfrentar el creciente desafío sanitario que representa esta enfermedad.
Formación en IA
Si quieres transformar tu productividad y potenciar tu carrera a través de la IA, la escuela The Valley junto a elEconomista.es, ofrece un curso semipresencial diseñado para perfiles que buscan incorporar las últimas herramientas y técnicas de inteligencia artificial en su trabajo diario. Aprende de expertos del sector y adquiere habilidades prácticas que te diferenciarán en el competitivo mercado laboral, accediendo a puestos mejor remunerados y con mayores oportunidades de trabajo. Además, por ser lector de eleconomista.es, obtendrás un 10% de descuento en la inscripción. No dejes pasar esta ocasión de avanzar en tu desarrollo profesional y apúntate aquí.
2024-07-15T11:10:37Z dg43tfdfdgfd