Foto: ROBINA WEERMEIJER / UNSPLASH
Los esfuerzos en investigar enfermedades degenerativas y neurológicas no se han detenido a pesar de la pandemia de Covid-19. Un nuevo estudio de realizado por neurólogos y lingüistas permitió identificar y predecir los avances de Alzheimer con un 75% de precisión, utilizando inteligencia artificial (IA) en la escritura de los pacientes.
El estudio, hecho en conjunto por investigadores de Pfizer en Investigación y Desarrollo de Cambridge y el departamento de Desarrollo de IBM, fue publicado en la revista EClinicalMedicine. El equipo consideraba que el desempeño lingüístico podía estudiarse como un biomarcador evidente del desarrollo de la enfermedad de Alzheimer.
Para hallar los resultados, los investigadores entrenaron una IA en un modelo predictivo de diagnóstico futuro, basado en el estudio cardiaco de Framingham. Con 703 muestras de 270 participantes en las pruebas, el desempeño predictivo incluía variables clínicas y neuropsicológicas, aunque sólo 80 participantes se mantuvieron en la prueba.
Si bien la tarea se encontraba en la comprobación del desempeño lingüístico, el estudio tenía por fin identificar en personas cognitivamente normales y poder predecir si se desarrollará en alguien. Las diferencias en el lenguaje eran mínimas y sútiles, sin embargo puede identificarse como síntoma una estructura gramatical simple, repetición de ciertas palabras, uso erróneo de mayúsculas y falta de artículos.
Como resultado, se obtuvo un 75% de precisión por parte de la IA para predecir quienes fueron las personas que desarrollaron Alzheimer. El tiempo medio hasta el diagnóstico oficial leve fue de 7,59 años, es decir, con este sistema podría identificarse la enfermedad 7 a 8 años antes del diagnóstico médico.
La comunidad científica ha comentado la innovación de esta técnica, pues no es la primera vez que se investiga el lenguaje para predecir o al menos identificar algunas enfermedades degenerativas o neurológicas. Cada enfermedad neurológica produce cambios diferentes en el habla o en el comportamiento así que a veces resulta complejo determinar el diagnóstico. Por ejemplo, la demencia frontotemporal causa apatía y declive en el juicio por la pérdida de nervios en los lóbulos frontales, pero esto es difícil de precisar en la mayoría de exámenes.
Este estudio resulta clave en el uso de las nuevas tecnologías como IA o machine learning para identificar diferencias que a un humano le serían difíciles sino es que imposibles. Es mediante una identificación temprana que los estudios en investigación de enfermedades neurológicas como Alzheimer o demencia podrían avanzar a pasos acelerados. Ahora se busca ampliar el estudio hacia otras enfermedades y aumentar la probabilidad de éxito para el estudio actual.
DESCARGA LA NOTA SÍGUENOS EN GOOGLE NEWS
