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El 80% de los casos leves de Alzheimer en España están sin diagnosticar. Teniendo en cuenta que esta enfermedad neurológica afecta a unas 800.000 personas en nuestro país y cada año se diagnostican 40.000 nuevos casos, es necesario el desarrollo de nuevos métodos que contribuyan a una detección temprana de la enfermedad. Por ello, IBM Research y Pfizer han desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir con un 71% de precisión la aparición del Alzheimer en personas sanas.
La investigación se publicó recientemente en la revista The Lancet eClinical Medicine y ofrece avances importantes en la búsqueda de vías para predecir el Alzheimer. Hasta hora, una gran parte de los estudios sobre la predicción de esta enfermedad se centraban en personas que empezaban a mostrar signos de deterioro cognitivo. O de aquellos con factores de riesgo como los antecedentes familiares o la genética.
La enfermedad de Alzheimer puede afectar a un amplio espectro de personas, incluidas aquellas sin antecedentes familiares u otros factores de riesgo
Sin embargo, la enfermedad de Alzheimer puede afectar a un amplio espectro de personas, incluidas aquellas sin antecedentes familiares u otros factores de riesgo. Por tanto, 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 pequeñas muestras no invasivas del lenguaje del paciente obtenidas a través de test cognitivos. A través de marcadores lingüísticos, el modelo de IA produce unos resultados predictivos valiosos. De hecho, cuenta con una tasa de acierto superior a las predicciones a escala clínica (59%) basadas en otros datos biomédicos disponibles.
Uso de conjuntos de datos ampliados
Para desarrollar este modelo, los investigadores se basaron en los datos longitudinales a largo plazo del estudio Framingham Heart Study. Este es un estudio amplio multigeneracional que comenzó 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.
Si el modelo de IA analizara una muestra del lenguaje de un participante de 65 años y predijera que iba a desarrollar la enfermedad a los 85 años, los investigadores podrían comprobar en los registros para determinar si se realizó ese diagnóstico
Por ejemplo, si el modelo de IA analizara una muestra del lenguaje de un participante de 65 años y predijera que iba a desarrollar la enfermedad a los 85 años, los investigadores podrían comprobar en los registros para determinar si se realizó ese diagnóstico.
Con esta investigación, uno de los objetivos de IBM es poder entrenar el modelo utilizando conjuntos de datos ampliados. Eso incluiría datos que podrían estar disponibles para los investigadores sanitarios en poco tiempo. Además, reflejarían una diversidad de datos geográfica, socioeconómica y racial más amplia. Como resultado, los algoritmos de los investigadores de IBM podrían servir como un activo clínico potencial para los profesionales sanitarios. Así, podría evaluarse una visión holística de la salud y los factores de riesgo de un individuo.
