{"id":51606,"date":"2025-03-06T11:20:13","date_gmt":"2025-03-06T17:20:13","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51606"},"modified":"2025-10-13T13:38:30","modified_gmt":"2025-10-13T19:38:30","slug":"ia-y-registros-medicos-electronicos-ayudan-a-detectar-deterioro-cognitivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-y-registros-medicos-electronicos-ayudan-a-detectar-deterioro-cognitivo\/","title":{"rendered":"IA y registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos ayudan a detectar deterioro cognitivo"},"content":{"rendered":"
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Nuevas herramientas de procesamiento de lenguaje natural podr\u00edan facilitar la identificaci\u00f3n temprana de la 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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A study published in npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> analiz\u00f3 el uso de inteligencia artificial (IA), espec\u00edficamente el procesamiento de lenguaje natural (PLN), para detectar signos tempranos de deterioro cognitivo en registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos. La investigaci\u00f3n evalu\u00f3 diversas t\u00e9cnicas de PLN para identificar s\u00edntomas de demencia y otros problemas cognitivos, con el objetivo de mejorar la detecci\u00f3n precoz y la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>

El estudio revis\u00f3 18 investigaciones realizadas entre 2020 y 2024, en su mayor\u00eda en Estados Unidos, Reino Unido y Canad\u00e1. Estas investigaciones utilizaron distintos m\u00e9todos de NLP para analizar notas cl\u00ednicas no estructuradas, como reportes de consulta, res\u00famenes de alta y notas de progreso. Los modelos aplicados inclu\u00edan algoritmos basados en reglas, aprendizaje autom\u00e1tico tradicional y aprendizaje profundo.<\/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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Los algoritmos basados en reglas se apoyaban en palabras clave y terminolog\u00edas m\u00e9dicas para identificar s\u00edntomas de deterioro cognitivo, mientras que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se entrenaban con notas cl\u00ednicas anotadas por expertos para clasificar el estado cognitivo. Por su parte, los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, demostraron ser los m\u00e1s precisos al identificar patrones complejos en el texto.<\/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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Los resultados mostraron que los modelos de aprendizaje profundo alcanzaron \u00e1reas bajo la curva (AUC, en ingl\u00e9s) de hasta 0.997, lo que indica una alta precisi\u00f3n para detectar la enfermedad de Alzheimer y otros tipos de demencia. Sin embargo, los modelos tuvieron menor precisi\u00f3n para identificar etapas tempranas del deterioro cognitivo, debido a la sutilidad de los s\u00edntomas en las primeras fases.<\/p>

Los investigadores se\u00f1alaron que la falta de est\u00e1ndares en la documentaci\u00f3n m\u00e9dica, la calidad variable de los registros y la dificultad para validar los modelos en diferentes entornos cl\u00ednicos representan desaf\u00edos para la implementaci\u00f3n de estas herramientas. Adem\u00e1s, pocos estudios evaluaron el rendimiento de los modelos en poblaciones diversas, lo que podr\u00eda limitar su aplicabilidad en ciertos grupos.<\/p>

El uso de PNL en registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos podr\u00eda convertirse en una herramienta clave para la detecci\u00f3n temprana de la demencia, permitiendo una intervenci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y mejorando la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, se necesitan m\u00e1s estudios para validar estos modelos en diferentes poblaciones y contextos cl\u00ednicos, as\u00ed como para garantizar su integraci\u00f3n \u00e9tica y equitativa en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01527-z<\/a>\u00a0<\/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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