MADRID, 17 Dic. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial puede predecir qué personas que acuden a las clínicas de memoria desarrollarán demencia en un plazo de dos años con una precisión del 92 por ciento, según ha concluido un nuevo estudio a gran escala.
A partir de los datos de más de 15.300 pacientes de Estados Unidos, una investigación de la Universidad de Exeter, en Reino Unido, descubrió que una forma de inteligencia artificial denominada aprendizaje automático puede determinar con precisión quiénes desarrollarán demencia.
La técnica funciona detectando patrones ocultos en los datos y aprendiendo quiénes corren más riesgo. El estudio, publicado en la revista 'JAMA Network Open' y financiado por Alzheimer's Research UK, también sugiere que el algoritmo podría ayudar a reducir el número de personas a las que se les ha diagnosticado falsamente demencia.
Los investigadores analizaron los datos de las personas que acudieron a una red de 30 clínicas de memoria del Centro Nacional de Coordinación del Alzheimer en los Estados Unidos. Los asistentes no tenían demencia al inicio del estudio, aunque muchos experimentaban problemas de memoria u otras funciones cerebrales.
En el periodo de estudio, entre 2005 y 2015, uno de cada diez asistentes (1.568) recibió un nuevo diagnóstico de demencia en los dos años siguientes a su visita a la clínica de la memoria. La investigación descubrió que el modelo de aprendizaje automático podía predecir estos nuevos casos de demencia con una precisión de hasta el 92%, y con mucha más exactitud que dos métodos de investigación alternativos existentes.
Los investigadores también descubrieron por primera vez que alrededor del ocho por ciento (130) de los diagnósticos de demencia parecían haberse hecho por error, ya que su diagnóstico se revirtió posteriormente.
Los modelos de aprendizaje automático identificaron con precisión más del 80% de estos diagnósticos incoherentes. La inteligencia artificial no sólo puede predecir con exactitud quién será diagnosticado de demencia, sino que también tiene el potencial de mejorar la precisión de estos diagnósticos.
El profesor David Llewellyn, becario Alan Turing de la Universidad de Exeter, que supervisó el estudio, resalta que ahora es posible enseñar a los ordenadores a predecir con exactitud quiénes desarrollarán demencia en un plazo de dos años.
"También nos entusiasma saber que nuestro método de aprendizaje automático ha sido capaz de identificar a pacientes que podrían haber sido diagnosticados erróneamente --reconoce--. Esto tiene el potencial de reducir las conjeturas en la práctica clínica y mejorar significativamente la vía de diagnóstico, ayudando a las familias a acceder al apoyo que necesitan de la forma más rápida y precisa posible".
La doctora Janice Ranson, investigadora de la Universidad de Exeter, añade que se sabe "que la demencia es una enfermedad muy temida. La incorporación del aprendizaje automático en las clínicas de la memoria podría ayudar a garantizar un diagnóstico mucho más preciso, reduciendo la angustia innecesaria que podría causar un diagnóstico erróneo".
Los investigadores descubrieron que el aprendizaje automático funciona de forma eficaz, utilizando la información del paciente disponible de forma rutinaria en la clínica, como la memoria y la función cerebral, el rendimiento en las pruebas cognitivas y los factores específicos del estilo de vida.
El equipo planea ahora realizar estudios de seguimiento para evaluar el uso práctico del método de aprendizaje automático en las clínicas, con el fin de valorar si puede extenderse para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la atención de la demencia.
La doctora Rosa Sancho, directora de investigación de Alzheimer's Research UK, resalta que "la inteligencia artificial tiene un enorme potencial para mejorar la detección precoz de las enfermedades que causan la demencia y podría revolucionar el proceso de diagnóstico para las personas preocupadas por si ellas mismas o un ser querido muestran síntomas".
"Esta técnica supone una mejora significativa con respecto a los enfoques alternativos existentes y podría dar a los médicos una base para recomendar cambios en el estilo de vida e identificar a las personas que podrían beneficiarse de un apoyo o de evaluaciones en profundidad", añade.
