La inteligencia artificial puede detectar el alzhéimer siete años antes de los primeros síntomas
Se espera que este método pueda aplicarse a otras enfermedades difíciles de diagnosticar
La Inteligencia Artificial puede ayudar a predecir la enfermedad de Alzheimer hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas analizando los historiales de los pacientes con aprendizaje automático, tal y como revela un estudio de científicos de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos).
La autora principal del estudio, Alice Tang, estudiante de doctorado en el laboratorio Sirota de la UCSF, señala que "se trata de un primer paso hacia el uso de la Inteligencia Artificial en datos clínicos rutinarios, no sólo para identificar el riesgo lo antes posible, sino también para comprender la biología que hay detrás". "El poder de este enfoque de IA proviene de la identificación del riesgo basada en combinaciones de enfermedades", concluye.
Procedimiento del estudio
Para realizar llevar a cabo el estudio los investigadores utilizaron la base de datos clínicos de la UCSF, compuesta por más de 5 millones de pacientes, para buscar afecciones concurrentes en pacientes a los que se había diagnosticado alzhéimer en el Centro de Memoria y Envejecimiento de la UCSF en comparación con individuos sin alzhéimer, y descubrieron que podían identificar con un 72% de poder predictivo quién desarrollaría la enfermedad hasta siete años antes.
Las condiciones que más influyeron en la predicción fueron el colesterol alto (es conocida su asociación con el alzhéimer a través de una variante del gen de la apolipoproteína E, APOE) y en el caso de las mujeres, la osteoporosis, un trastorno causante del debilitamiento en los huesos. Y para comprender la certeza de su análisis, utilizaron SPOKE, una base de datos de bases de datos que los investigadores pueden utilizar para identificar patrones y posibles dianas moleculares para terapias.
Una predicción que resulta útil
"Este es un gran ejemplo de cómo podemos aprovechar los datos de los pacientes con el aprendizaje automático para predecir qué pacientes son más propensos a desarrollar alzhéimer, y también para entender las razones por las que esto es así", destaca la autora del estudio, Marina Sirota, PhD, profesora asociada en el Instituto de Ciencias de la Salud Computacional Bakar de la UCSF.
Los investigadores de la Universidad de California en San Francisco esperan que este método pueda aplicarse a otras enfermedades difíciles de diagnosticar, como el lupus y la endometriosis.
