Modelo de IA puede predecir la aparici贸n de Alzheimer

El modelo, desarrollado por IBM y Pfizer, es capaz de predecir con un 71% de precisi贸n la aparici贸n de la enfermedad en personas sanas.

Esta investigaci贸n, publicada en The Lancet eClinical Medicine, ofrece avances importantes en la b煤squeda de v铆as diferentes para predecir el Alzheimer. La gran mayor铆a de investigaciones existentes sobre la predicci贸n de esta enfermedad se han centrado en personas que empezaban a mostrar signos de deterioro cognitivo, o aquellos con factores de riesgo como los antecedentes familiares o la gen茅tica. No obstante, la enfermedad de Alzheimer puede afectar a un amplio espectro de personas, incluidas aquellas sin antecedentes familiares u otros factores de riesgo. Es por ello que el estudio de IBM Research es uno de los primeros en utilizar la IA para predecir resultados en personas sanas sin otros factores de riesgo en juego.

El modelo de IA utiliza peque帽as muestras no invasivas del lenguaje del paciente obtenidas a trav茅s de tests cognitivos. A trav茅s de marcadores ling眉铆sticos, el modelo de IA produce unos resultados predictivos valiosos, con una tasa de acierto superior a las predicciones a escala cl铆nica (59%) basadas en otros datos biom茅dicos disponibles.

Base del estudio y pr贸ximos pasos

Este modelo ha sido entrenado utilizando los datos longitudinales a largo plazo del estudio Framingham Heart Study, un estudio amplio multigeneracional que comenz贸 en 1948 y que ha impulsado miles de estudios de salud. Debido a la naturaleza de estos datos, los investigadores pudieron verificar las predicciones de su modelo con los resultados reales. Por ejemplo, si el modelo de IA analizara una muestra del lenguaje de un participante de 65 a帽os de edad y predijera que iba a desarrollar la enfermedad a los 85 a帽os, los investigadores podr铆an comprobar en los registros para determinar si se realiz贸 ese diagn贸stico.

Con esta investigaci贸n, uno de los objetivos de IBM es poder entrenar el modelo utilizando conjuntos de datos ampliados. Eso incluir铆a datos que podr铆an estar disponibles para los investigadores sanitarios en poco tiempo y reflejar铆an una diversidad de datos geogr谩fica, socioecon贸mica y racial m谩s amplia. Como resultado, los algoritmos de los investigadores de IBM podr铆an servir como un activo cl铆nico potencial para los profesionales sanitarios al evaluar una visi贸n hol铆stica de la salud y los factores de riesgo de un individuo.

En enero de 2017, IBM pronosticaba la forma en que la IA contribuir铆a a detectar y diagnosticar padecimientos mentales precisamente mediante el uso del lenguaje en los cinco a帽os siguientes. “Si el cerebro es una caja negra que no entendemos totalmente, entonces el habla es la clave para descifrarla. En 5 a帽os, lo que decimos y escribimos ser谩 utilizado como indicador de nuestro bienestar de salud f铆sica y mental. Los patrones en nuestra habla y escritura ser谩n analizados por nuevos sistemas cognitivos y proveer谩n signos reveladores de enfermedades mentales y neurol贸gicas en estado temprano de desarrollo, lo que ayudar谩 a los m茅dicos y a los pacientes a prevenir, monitorear y hacer seguimiento de dichas enfermedades”, se帽alaba IBM en esa oportunidad, agregando que sus cient铆ficos estaban utilizando transcripciones y audios de entrevistas psiqui谩tricas, junto a t茅cnicas de machine learning, para identificar patrones en el habla. “En el futuro, t茅cnicas similares podr铆an ser utilizadas para ayudar a los pacientes con Parkinson, Alzheimer, enfermedad de Huntington, trastorno de estr茅s postraum谩tico, y hasta condiciones de comportamiento, como autismo y TDAH. La computaci贸n cognitiva puede analizar las palabras habladas o escritas del paciente, para buscar indicadores que se encuentran en el lenguaje, como significado, sintaxis y entonaci贸n”.

Fotograf铆a: David Matos v铆a Unsplash


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