Inteligencia artificial para el diagnóstico de Alzheimer

Alejandro García

El Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que produce que el deterioro y pérdida de las células del cerebro de manera progresiva. Supone la causa más común de demencia y una de las principales causas de dependencia y discapacidad en las personas de edad avanzada. Sin embargo, esta enfermedad no es consecuencia normal del envejecimiento. Existen muchos más factores que pueden influir en ella,  como los diferentes estilos de vida o la genética. Tanto es así que el Alzheimer puede también manifestarse en personas más jóvenes.

 

La importancia de un diagnóstico temprano

 

Las manifestaciones clínicas más llamativas se manifiestan con mayor probabilidad a medida que envejecemos. A pesar de ello, se estima que los procesos degenerativos pueden comenzar hasta 20 -30 años. Incluso hay indicadores neuropsicológicos tempranos que pueden aparecer hasta 8 años antes de que se cumplan los criterios de diagnóstico y aparezca la demencia.

Por ello, y a pesar de que no existe cura para esta enfermedad ni tratamientos que consigan detenerla, el diagnóstico temprano y la prevención son clave. De esta forma se mejora la calidad de vida de las personas que la sufren y sus familias.

 

La importancia de la inteligencia artificial en el Alzheimer

 

Existen diferentes estrategias, como marcadores en sangre o evaluaciones neuropsicológicas preventivas. En los últimos años el gran desarrollo de la inteligencia artificial está permitiendo el desarrollo de numerosos algoritmos. Estos son capaces de anticipar y ayudar en el diagnóstico del Alzheimer.

Los avances de la tecnología y la ciencia son asombrosos en este ámbito. Entre los diferentes campos en los que Machine Learning está colaborando podemos encontrar:

 

  • Ayuda en el diagnóstico de imagen. Estas pruebas resultan claves especialmente para el diagnóstico y sobre todo para descartar que se trate de otro tipo de demencias. Sin embargo, estos test suelen tener poca capacidad de diagnóstico en las etapas más tempranas, cuando aún no existen síntomas. A partir del análisis avanzado de las imágenes se pueden extraer nuevos biomarcadores que mejoren el diagnóstico temprano.

 

  • Análisis del patrón de la marcha para detectar demencia. El caminar, pese a ser una de las actividades más cotidianas, es capaz de darnos información de gran utilidad clínica. El estudio de la marcha, se ha utilizado durante muchas años en el ámbito clínico. El uso de algoritmos y dispositivos inalámbricos puede ayudarnos en la predicción de numerosas enfermedades y particularmente la demencia. Esto resulta verdaderamente asombroso.

 

  • Análisis del sueño. El sueño es un proceso que resulta clave para el mantenimiento de nuestra salud. Por este motivo, en este y en otras áreas de la salud, aplica directamente. Así, se ha demostrado que una disminución del sueño incrementa el riesgo de padecer  demencias y acelera el desarrollo del Alzheimer. Mediante el análisis avanzado de datos generados a partir de dispositivos wearables se está trabajando en establecer lo que llamamos «huellas digitales» . Éstas  mejorarán la detección temprana de la enfermedad.

 

En definitiva, los números se han vuelto locos para predecir todo aquello que puede alterar nuestra salud mental y trabajar en diagnósticos precoces. No solo ralentizará sino que ayudará mucho a dar una mejor respuesta para todos. Y, sobre todo, mucho más temprana, por lo que la apuesta por la inteligencia artificial debe ser clara en este campo y garantizar así la mayor independencia de todos muchos más años.

Sobre el autor

Alejandro García

Responsable de Investigación e Innovación Clínica de ATAM. Biólogo, Bioquímico y Doctor en Neurociencias con una gran pasión por la ciencia y las nuevas tecnologías. Después de trabajar estudiando los mecanismos del desarrollo del cerebro y diseñando implantes nerviosos mediante bioengeniería de tejidos, su espíritu curioso le ha llevado a buscar cómo las nuevas tecnologías y el Big Data pueden mejorar el estado de salud de las personas y su calidad de vida. En Vivelibre trabaja como parte de un equipo multidisciplinar dedicado a la innovación en salud y nuevas tecnologías.

Responsable de Investigación e Innovación Clínica de ATAM. Biólogo, Bioquímico y Doctor en Neurociencias con una gran pasión por la ciencia y las nuevas tecnologías. Después de trabajar estudiando los mecanismos del desarrollo del cerebro y diseñando implantes nerviosos mediante bioengeniería de tejidos, su espíritu curioso le ha llevado a buscar cómo las nuevas tecnologías y el Big Data pueden mejorar el estado de salud de las personas y su calidad de vida. En Vivelibre trabaja como parte de un equipo multidisciplinar dedicado a la innovación en salud y nuevas tecnologías.

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