Redacción
Un modelo de inteligencia artificial ya predice la evolución de los pacientes con esclerosis múltiple con 10 años de antelación y lo hace de forma muy precisa: logra una certeza cercana al 90%. Es el resultado de un estudio que acaba de ver la luz en la revista científica Plos One en el que ha participado el Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago (IDIS) y el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IIS Galicia Sur).
Los investigadores han extraído datos de la primera resonancia magnética de pacientes con esclerosis múltiple del Servicio de Neurología del Hospital Clínico de Santiago de Compostela. La investigación analizó en total 446 registros de afectados con al menos un año de seguimiento.
Los investigadores han extraído datos de la primera resonancia magnética de pacientes con esclerosis múltiple en Galicia
Este modelo de aprendizaje automático predice la progresión de la discapacidad en pacientes a partir de la resonancia magnética basal y de evaluaciones clínicas usando la Escala ampliada del estado de discapacidad. “El trabajo propone nuevos modelos para describir la progresión de los pacientes con programas de IA que predicen sus trayectorias usando estos descriptores, y además, nos ofrece una idea de qué factores contribuyen a dicha evolución, como la edad de debut o las lesiones”, explica Silvia Campanioni, primera autora del trabajo.
Entre los resultados más destacados, el estudio ha identificado que la “edad de debut” es una de las características más influyentes para los modelos regresores desarrollados. Además, el número de lesiones cerebrales mayores o iguales a nueve en la resonancia magnética inicial emergió como la variable más influyente en las decisiones del modelo clasificador.
Roberto Agís: “Podríamos obtener evidencia objetiva e indicadores sobre las intervenciones de prevención que ayudarán a predecir la eficacia terapéutica de los tratamientos”
“El trabajo tiene un impacto significativo, no solo en términos científico-técnicos, sino también económico y social, por sus implicaciones en salud, calidad de vida y cooperación al desarrollo”, señala el investigador del IDIS Roberto Agís, último autor del proyecto. “Podríamos obtener evidencia objetiva e indicadores sobre las intervenciones de prevención que ayudarán a predecir la eficacia terapéutica de los tratamientos”, explica.
La investigación permitirá optimizar la posología de los tratamientos de esclerosis múltiple, en cuanto a dosis y duración del tratamiento, así como optimizar su aplicación en función del perfil de cada paciente o tratamientos, al mismo tiempo que se mejora la trayectoria mediante el uso de predictores de ML personalizados.
La investigación con inteligencia artificial permitirá optimizar la posología de los tratamientos de esclerosis múltiple y su aplicación en función del perfil de cada paciente o tratamientos
Según los datos obtenidos por el equipo investigador, el estudio con inteligencia artificial (IA) es capaz de proporcionar herramientas versátiles y poderosas para el tratamiento de la EM. “Las tecnologías de IA como el aprendizaje profundo y al aprendizaje automático podrían respaldar la integración de factores biológicos, psicológicos y sociales al abordar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de la EM, incluso otras enfermedades”, explica César Veiga.
La toma de decisiones terapéuticas en la EM sigue basándose en la integración de las mismas variables demográficas, clínicas, paraclínicas de los pacientes de hace años, como las imágenes de resonancia y la presencia de bandas oligoclonales. “Todavía existen muchos desafíos abiertos en este ámbito y las mejoras provienen de varias líneas de convergencia, como, por ejemplo, la integración de conjuntos de datos que pueden mejorar la personalización y la capacidad predictiva de los algoritmos de IA en el cuidado de la salud” señala el líder del grupo ITEN del IDIS, José María Prieto.
José María Prieto: “La integración de conjuntos de datos que pueden mejorar la personalización y la capacidad predictiva de los algoritmos de inteligencia artificial en el cuidado de la salud”
El atlas de EM 2020, muestra que existen alrededor de 3.800 pacientes diagnosticados en Galicia y 55.000 en España, con una prevalencia del 75% en mujeres y una media de diagnóstico a los 32 años. Es una de las enfermedades con mayor prevalencia en esta comunidad autónoma y con un aumento a nivel mundial.
