Desarrollan un modelo de Inteligencia Artificial que predice el alzhéimer en personas sanas

MADRID, 27 (SERVIMEDIA)

IBM Research y Pfizer han desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) capaz de predecir la aparición de alzhéimer en personas sanas con un 71% de precisión en una enfermedad que afecta a más de 800.000 personas en España y un diagnóstico de 40.000 nuevos casos cada año.

Según informaron este martes ambas compañías, el 80% de los casos que son leves están sin diagnosticar y es fundamental el desarrollo de nuevos métodos que contribuyan a una detección temprana de la enfermedad.

Esta investigación, publicada en la revista 'The Lancet eClinical Medicine', puede predecir el alzhéimer. La gran mayoría de investigaciones existentes sobre la predicción 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 genética.

En cambio, el modelo de IA utiliza pequeñas muestras no invasivas del lenguaje del paciente obtenidas a través de tests cognitivos. A través de marcadores lingüísticos, el modelo de IA produce unos resultados predictivos valiosos, con una tasa de acierto superior a las predicciones a escala clínica (59%) basadas en otros datos biomédicos disponibles. Un modelo dirigido a personas sanas sin otros factores de riesgo.

PRÓXIMOS PASOS

Este modelo ha sido entrenado utilizando los datos longitudinales a largo plazo del estudio 'Framingham Heart Study', 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. Por ejemplo, si el modelo de IA analizara una muestra del lenguaje de un participante de 65 años de edad 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 y reflejarían una diversidad de datos geográfica, socioeconómica y racial más amplia.