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Científicos utilizan Big Data e inteligencia artificial para detectar el mal de Alzheimer

Aseguran que el uso de la tecnología puede ayudar a médicos a diagnosticar en forma precoz enfermedades neurodegenerativas. Realizan las primeras pruebas en pacientes.

En el último medio siglo, la esperanza de vida de los argentinos subió de 66 a 76 años. Pero esta tendencia positiva, que es global, trae aparejados costos en salud: más casos de Alzheimer y otros tipos de demencias. Claro que no aumenta en forma equivalente la cantidad de médicos capaces de diagnosticarlas y tratarlas.
Por eso los especialistas están en pleno desarrollo de nuevas estrategias –basadas en Big Data y algoritmos de inteligencia artificial (IA)– para mejorar y automatizar parte de la detección, evolución y diagnóstico de estos males. Y buscan hacerlo antes de que se manifiesten los primeros síntomas de deterioro cognitivo.

Para integrar y hacer más eficientes estos avances, más de cincuenta investigadores argentinos lanzaron la semana pasada la Plataforma de Neurociencias Cognitivas y Ciencias de la Conducta (Penco), que busca estudiar los procesos cognitivos desde diferentes perspectivas. En este sentido, Agustín Ibáñez, coordinador de Penco, aseguró que el uso de tecnología para ayudar a neurólogos y psiquiatras a tener más y mejores diagnósticos tiene un enorme potencial.
“Estamos empezando a usar IA, Big Data y Machine Learning para predecir y anticipar patologías”, le aseguró a PERFIL Ibáñez, director del Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional de Ineco. De hecho, uno de los trabajos que su equipo lleva adelante, junto a Google, es analizar imágenes de córneas para poder diagnosticar la presencia de enfermedades neurodegenerativas. “Nos permite ver evidencias de neurodegeneración y de atrofia celular. Y es un método no invasivo, escalable y masificable. O sea, podríamos revisar mucha más gente, gastando menos recursos económicos”. Se podría avanzar con esta técnica en otras patologías, desde un trastorno obsesivo compulsivo hasta diversos tipos de deterioro cognitivo.

Promesa

Otra enfermedad en estudio es el Parkinson. “Ya publicamos papers en los que mostramos que es posible usar IA para analizar 45 segundos de audio grabado por una persona y con eso se puede encontrar, con casi un 80% de confiabilidad, indicios precoces de Parkinson”, indicó Ibáñez. Esos resultados permitirían intervenciones tempranas en miles de pacientes que hoy llegan tarde a ese diagnóstico.
“Usando modelos matemáticos y computacionales queremos aprovechar la amplia disponibilidad actual de datos de neurofisiología de imágenes cerebrales, electroencefalografía, resonancias, PET y otros estudios”, detalló Rodrigo Laje, investigador del Conicet en la Universidad Nacional de Quilmes. “Hay un filón de información para trabajar en este tema, que recién empieza a nivel global, y que podría ayudar a predecir qué pacientes tienen mayores probabilidades de hacer un brote psicótico en los próximos dos años y concentrar en ellos los cuidados. Y para eso vimos que se puede usar una computadora entrenada en IA, y hacer análisis automático del habla de un paciente, detectando patrones discursivos y semánticos característicos”.
Diego Fernández Slezak, investigador del Conicet en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la UBA, ya viene trabajando en este tema: “Hemos hecho estudios de lenguaje a noventa pacientes con diagnóstico de esquizofrenia y pudimos predecir, con un 80% de confiabilidad, quiénes sufrirán un posible evento psicótico”. Fernández Slezak aclaró que “esto no es para reemplazar el trabajo de los psiquiatras sino para darles más herramientas de diagnóstico”. Los especialistas coinciden en que la promesa de estas nuevas herramientas en salud mental y neurológica es enorme.
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