La Inteligencia Artificial detecta el avance del Alzheimer mejor que las pruebas clínicas en personas con problemas de memoria

La Inteligencia Artificial llegó a nuestras vidas para quedarse y facilitar muchas tareas en distintas disciplinas. En el ámbito de la sanidad está creciendo a pasos agigantados y se está usando para detectar algunas enfermedades como el Alzheimer. Según un estudio de la Universidad de Cambridge, en Reino Unido, la IA es capaz de predecir en cuatro de cada cinco casos si las personas con signos tempranos de demencia permanecerán estables o desarrollarán esta enfermedad.

Utilizando esta herramienta de Inteligencia Artificial se podría reducir las pruebas invasivas y costosas, además de mejorar los resultados del tratamiento en una edad temprana. Entre el 60 y el 80% de los casos de demencia tienen como principal causa la enfermedad de Alzheimer. Por eso, detectarlo de manera temprana es muy importante, porque al principio es cuando los tratamientos son más eficaces.

El problema es que para pronosticar la demencia son necesarias pruebas invasivas y costosas como la tomografía por emisión de positrones (PET) o la punción lumbar que no están disponibles en todas las clínicas. Por lo que un tercio de los pacientes pueden ser mal diagnosticados o diagnosticados tarde.

Para mejorar esos resultados, el Departamento de Psicología de la Universidad de Cambridge ha creado un modelo de aprendizaje automático que predice si una persona con problemas leves de memoria y pensamiento puede desarrollar Alzheimer. Demostrando ser más preciso que otras pruebas de diagnóstico.

Este modelo de Inteligencia Artificial es más preciso que otras pruebas de diagnóstico

Para hacer este modelo, los investigadores usaron datos de pacientes recopilados de forma rutinaria, no invasiva y de bajo coste de más de 400 personas de Estados Unidos. Más tarde, probaron el modelo con datos de pacientes reales de otros 600 participantes y con datos longitudinales de 900 personas de clínicas de memoria del Reino Unido y Singapur.

El algoritmo identificó de forma correcta en un 82% de los casos a las personas que desarrollaron Alzheimer y a las que no desarrollaron la enfermedad en un 81%. Este fue tres veces más preciso que los marcadores clínicos estándar o el diagnóstico clínico. El algoritmo también fue capaz de dividir a los pacientes en tres grupos: los que sus síntomas se mantendrían estables, los que progresarían lentamente hacia el Alzheimer y los que avanzarían rápidamente hacia la enfermedad.

La autora principal del estudio, Zoe Kourtzi, ha comentado: "Hemos creado una herramienta que, a pesar de utilizar solo datos de pruebas cognitivas y resonancias magnéticas, es mucho más sensible que los enfoques actuales para predecir si alguien progresará de síntomas leves a Alzheimer y, de ser así, si este progreso será rápido o lento. Esto tiene el potencial de mejorar significativamente el bienestar de los pacientes, mostrándonos qué personas necesitan una atención más cercana, al tiempo que elimina la ansiedad de aquellos pacientes que prevemos que permanecerán estables. En un momento de intensa presión sobre los recursos sanitarios, esto también ayudará a eliminar la necesidad de pruebas diagnósticas invasivas y costosas innecesarias".

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