{"id":48903,"date":"2024-08-09T09:38:21","date_gmt":"2024-08-09T15:38:21","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=48903"},"modified":"2025-10-18T00:54:08","modified_gmt":"2025-10-18T06:54:08","slug":"nuevas-herramientas-de-ia-mejoran-el-analisis-de-eeg-para-detectar-demencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevas-herramientas-de-ia-mejoran-el-analisis-de-eeg-para-detectar-demencia\/","title":{"rendered":"Nuevas herramientas de IA mejoran el an\u00e1lisis de EEG para detectar demencia"},"content":{"rendered":"
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Tecnolog\u00eda avanzada permite a los neur\u00f3logos identificar signos tempranos de demencia con mayor precisi\u00f3n.<\/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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Investigadores de Mayo Clinic utilizan inteligencia artificial (IA) y machine learning para analizar electroencefalogramas (EEG) de manera m\u00e1s r\u00e1pida y precisa. Esta tecnolog\u00eda permite a los neur\u00f3logos detectar signos tempranos de demencia en datos que normalmente pasar\u00edan desapercibidos, lo que podr\u00eda revolucionar la manera en que se diagnostican y tratan los problemas cognitivos.<\/p>

El EEG, un procedimiento con m\u00e1s de un siglo de antig\u00fcedad, utiliza com\u00fanmente para detectar epilepsia mediante el monitoreo de la actividad cerebral a trav\u00e9s de electrodos adheridos al cuero cabelludo. Los neur\u00f3logos interpretan los resultados buscando patrones en las ondas del EEG. En una nueva investigaci\u00f3n publicada en Brain Communications<\/em><\/a> por el Programa de IA en Neurolog\u00eda de Mayo Clinic (NAIP, en ingl\u00e9s) demuestra c\u00f3mo la IA puede acelerar el an\u00e1lisis y alertar a los expertos sobre patrones anormales demasiado sutiles para ser detectados por el ojo humano.<\/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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David T. Jones, neur\u00f3logo y director de NAIP, explica que \u201cEs bien sabido que se puede ver c\u00f3mo estas ondas se desaceleran y se ven un poco diferentes en las personas que tienen problemas cognitivos. En nuestro estudio, quer\u00edamos saber si podr\u00edamos medir y cuantificar con precisi\u00f3n ese tipo de desaceleraci\u00f3n con la ayuda de la IA\u201d. De esta manera, para desarrollar esta herramienta, los investigadores recopilaron datos de m\u00e1s de 11,000 pacientes que recibieron EEGs en la cl\u00ednica a lo largo de una d\u00e9cada, utilizando machine learning para simplificar los complejos patrones de ondas cerebrales en seis caracter\u00edsticas espec\u00edficas para que el modelo descartara de manera autom\u00e1tica ciertos elementos en los datos.<\/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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Por su parte, Wentao Li, primer autor del estudio, expres\u00f3 que \u201cfue notable la forma en que la tecnolog\u00eda ayud\u00f3 a extraer r\u00e1pidamente patrones de EEG en comparaci\u00f3n con medidas tradicionales de demencia como pruebas cognitivas junto a la cama, biomarcadores de fluidos y neuroim\u00e1genes\u201d. La investigaci\u00f3n sugiere que el uso de EEG para detectar problemas cognitivos no busca reemplazar otros tipos de ex\u00e1menes, como las resonancias magn\u00e9ticas (IRM) o las tomograf\u00edas por emisi\u00f3n de positrones. No obstante, con el potencial de la IA, el EEG podr\u00eda convertirse en una herramienta m\u00e1s econ\u00f3mica y accesible para el diagn\u00f3stico temprano en comunidades con acceso limitado a cl\u00ednicas especializadas.<\/p>

La integraci\u00f3n de la IA en el an\u00e1lisis de EEG representa un avance significativo en la detecci\u00f3n temprana de demencia, ofreciendo una herramienta asequible que podr\u00eda transformar la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Aunque como en cualquier estudio que involucra IA y sus herramientas derivadas, se requerir\u00e1 m\u00e1s investigaci\u00f3n para la validaci\u00f3n de las soluciones.<\/p>

El Dr. Yoga Varatharajah, coprimer autor del art\u00edculo, concluye que: \u201cEste trabajo ejemplifica el trabajo en equipo multidisciplinario para avanzar en la investigaci\u00f3n sanitaria basada en tecnolog\u00eda traslacional\u201d.<\/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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MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/ai-boosts-the-power-of-eegs-enabling-neurologists-to-quickly-precisely-pinpoint-signs-of-dementia\/<\/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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