Pronosticar el curso del deterioro cognitivo mediante inteligencia artificial
Un nuevo método predice el riesgo de Alzheimer en diferentes horizontes de tiempo, incluso en conjuntos de datos incompletos o muy heterogéneos.
16/12/2022
Científicos de diversos centros estadounidenses han desarrollado una nueva técnica de Machine Learning que determina en qué medida es predecible la evolución de un individuo hacia el Alzheimer. A diferencia de métodos previos también basados en inteligencia artificial, el actual muestra efectividad en plazos de tiempo variables, pudiendo además ser ...
Científicos de diversos centros estadounidenses han desarrollado una nueva técnica de Machine Learning que determina en qué medida es predecible la evolución de un individuo hacia el Alzheimer. A diferencia de métodos previos también basados en inteligencia artificial, el actual muestra efectividad en plazos de tiempo variables, pudiendo además ser aplicado sobre datos clínicos incompletos y sobre pacientes que han acudido irregularmente a sus visitas médicas. El conjunto de algoritmos aplicados muestra mayor fiabilidad en pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) que en individuos que todavía preservan una cognición normal. Mientras que en los primeros la fiabilidad de la predicción aumentó con el horizonte de tiempo, en los segundos la relación fue inversa. Estos dos grupos de pacientes también se diferenciaron por su caracterización basada en biomarcadores moleculares, los cuales contribuyeron a la predicción sólo en el DCL. En contraste, los biomarcadores de imagen, especialmente el volumen del hipocampo, fueron de mayor valor en los individuos cognitivamente normales.
Batuhan Karaman, investigador de Weill Cornell Medicine y primer autor del estudio, afirma que los pacientes que reciben el diagnóstico de Alzheimer pueden, o bien declinar rápidamente, o bien permanecer con síntomas leves durante años, sin que hasta ahora existieran medios eficaces para diferenciar unos casos de otros. El actual método puede contribuir a estratificar a los individuos en función del riesgo de progresión, racionalizando el uso de las terapias disponibles.
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