{"id":48078,"date":"2024-07-29T09:54:04","date_gmt":"2024-07-29T15:54:04","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=48078"},"modified":"2025-10-18T00:58:16","modified_gmt":"2025-10-18T06:58:16","slug":"cientificos-crean-herramienta-inteligente-capaz-de-predecir-progreso-de-demencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cientificos-crean-herramienta-inteligente-capaz-de-predecir-progreso-de-demencia\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos crean herramienta inteligente capaz de predecir progreso de demencia"},"content":{"rendered":"
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Cient\u00edficos de Cambridge desarrollaron una herramienta de IA capaz de predecir signos tempranos de demencia <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un equipo de cient\u00edficos de la Universidad de Cambridge en Reino Unido desarrollaron una herramienta inteligente capaz de predecir en cuatro de cinco casos si personas con signos tempranos de demencia permanecer\u00e1n estables o desarrollar\u00e1n Alzheimer. Este enfoque permitir\u00eda reducir necesidad de ex\u00e1menes y pruebas diagn\u00f3sticas costosas e invasivas, adem\u00e1s de que mejorar\u00eda las intervenciones y los resultados de tratamiento temprano.<\/p>

La demencia es un problema de salud p\u00fablica global ya que afecta a m\u00e1s de 55 millones de personas en todo el mundo y tiene un costo anual estimado de 820 mil millones de d\u00f3lares en tratamientos y atenci\u00f3n m\u00e9dica. La mayor\u00eda de los casos de demencia son causados por la enfermedad de Alzheimer, que representa entre el 60 y el 80% de los casos. Por ello, la detecci\u00f3n temprana es crucial, ya que los tratamientos son m\u00e1s efectivos en las primeras etapas de la enfermedad. Sin embargo, los m\u00e9todos actuales para el diagn\u00f3stico temprano, como las tomograf\u00edas por emisi\u00f3n de positrones (PET, en ingl\u00e9s) o las punciones lumbares, son m\u00e9todos invasivos y no est\u00e1n disponibles en todas las cl\u00ednicas, lo que lleva a diagn\u00f3sticos incorrectos o tard\u00edos en muchos casos.<\/p>

Para la investigaci\u00f3n publicada en eClinical Medicine<\/em>, el equipo de Cambridge utiliz\u00f3 datos no invasivos y de bajo costo, como pruebas cognitivas y esc\u00e1neres de resonancia magn\u00e9tica (IRM) que muestran la atrofia de la materia gris, de m\u00e1s de 400 pacientes en Estados Unidos. Posteriormente, probaron el modelo con datos de 600 participantes adicionales de la misma cohorte y con datos longitudinales de 900 personas de cl\u00ednicas de memoria en Reino Unido y Singapur.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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De esta forma, el algoritmo basado en machine learning, demostr\u00f3 ser capaz de distinguir entre personas con deterioro cognitivo leve estable y aquellas que progresar\u00edan hacia el Alzheimer en un periodo de tres a\u00f1os. Adem\u00e1s, fue preciso en el 82% de los casos para identificar a individuos que desarrollar\u00edan Alzheimer y en el 81% para aquellos que no lo har\u00edan, utilizando solo pruebas cognitivas y una IRM. Esto es aproximadamente tres veces m\u00e1s preciso que los m\u00e9todos cl\u00ednicos actuales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cEsto tiene el potencial de mejorar significativamente el bienestar de los pacientes, mostr\u00e1ndonos qu\u00e9 personas necesitan una atenci\u00f3n m\u00e1s cercana, al tiempo que elimina la ansiedad de aquellos pacientes que predecimos que permanecer\u00e1n estables. En un momento de intensa presi\u00f3n sobre los recursos sanitarios, esto tambi\u00e9n ayudar\u00e1 a eliminar la necesidad de pruebas diagn\u00f3sticas invasivas y costosas innecesarias\u201d, expres\u00f3 la autora del estudio Zoe Kourtzi, psic\u00f3loga en Cambridge.<\/p>

Por otro lado, el modelo tambi\u00e9n permiti\u00f3 clasificar a las personas con Alzheimer en tres grupos seg\u00fan la progresi\u00f3n de sus s\u00edntomas: aquellos cuyos s\u00edntomas permanecer\u00edan estables, aquellos que progresar\u00edan lentamente y aquellos que lo har\u00edan r\u00e1pidamente. Estas predicciones fueron validadas con datos de seguimiento a lo largo de seis a\u00f1os. Estos hallazgos podr\u00edan ayudar a identificar a qui\u00e9nes se beneficiar\u00edan de tratamientos tempranos y aquellos que necesitar\u00edan un monitoreo m\u00e1s cercano debido a un r\u00e1pido deterioro.<\/p>

La implementaci\u00f3n de este modelo de IA podr\u00eda transformar la manera en que se diagnostica y trata el Alzheimer, proporcionando una herramienta m\u00e1s precisa y menos invasiva. \u201cLos modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Para asegurarnos de que el nuestro tiene potencial para ser adoptado en un entorno sanitario, lo entrenamos y probamos con datos recogidos de forma rutinaria no s\u00f3lo de cohortes de investigaci\u00f3n, sino de pacientes en cl\u00ednicas de memoria reales. Esto demuestra que se puede generalizar a un entorno real\u201d, detall\u00f3 Kourtzi.<\/p>

Ahora, el equipo de cient\u00edficos busca ampliar su modelo a otras formas de demencia, como la vascular y la frontotemporal, y utilizar distintos tipos de datos, como los marcadores de los an\u00e1lisis de sangre. Adem\u00e1s, reconocen que para hacer frente al desaf\u00edo de salud que representa la demencia, ser\u00e1n necesarias mejores herramientas para su identificaci\u00f3n e intervenci\u00f3n temprana.<\/p>

\u201cNuestro objetivo es ampliar nuestra herramienta de IA para ayudar a los m\u00e9dicos a asignar a la persona adecuada, en el momento oportuno, la v\u00eda de diagn\u00f3stico y tratamiento correcta. Nuestra herramienta puede ayudar a emparejar a los pacientes adecuados con los ensayos cl\u00ednicos, acelerando el descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos para tratamientos modificadores de la enfermedad\u201d, finaliz\u00f3 Kourtzi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CAMBRIDGE <\/strong><\/p>

https:\/\/www.cam.ac.uk\/research\/news\/artificial-intelligence-outperforms-clinical-tests-at-predicting-progress-of-alzheimers-disease<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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