{"id":66178,"date":"2025-12-30T10:34:43","date_gmt":"2025-12-30T16:34:43","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=66178"},"modified":"2025-12-30T10:39:00","modified_gmt":"2025-12-30T16:39:00","slug":"ia-podria-ayudar-a-detectar-casos-no-diagnosticados-de-alzheimer-de-forma-mas-equitativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-podria-ayudar-a-detectar-casos-no-diagnosticados-de-alzheimer-de-forma-mas-equitativa\/","title":{"rendered":"IA podr\u00eda ayudar a detectar casos no diagnosticados de Alzheimer de forma m\u00e1s equitativa"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Un nuevo modelo analiza expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos para identificar posibles casos de la enfermedad, incluso en poblaciones hist\u00f3ricamente subdiagnosticadas.<\/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
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Un equipo de investigadores de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles (UCLA) desarroll\u00f3 un modelo de inteligencia artificial (IA) que podr\u00eda mejorar la detecci\u00f3n temprana de la enfermedad de Alzheimer, especialmente en personas que a\u00fan no han recibido un diagn\u00f3stico formal y en grupos raciales y \u00e9tnicos hist\u00f3ricamente subrepresentados en el sistema de salud.<\/p>

El estudio, publicado en la revista npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>, propone un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em> denominado aprendizaje semisupervisado con datos positivos no etiquetados<\/strong>, el cual permite analizar grandes vol\u00famenes de expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos para identificar patrones compatibles con Alzheimer, aun cuando no exista un diagn\u00f3stico registrado.<\/p>

A pesar de que el Alzheimer es una de las enfermedades neurodegenerativas m\u00e1s comunes, diversos estudios han mostrado que la enfermedad est\u00e1 significativamente subdiagnosticada en entornos cl\u00ednicos reales, en particular entre personas afroamericanas, latinas y asi\u00e1ticas en Estados Unidos. Esta falta de diagn\u00f3stico oportuno limita el acceso a tratamientos, planificaci\u00f3n anticipada y apoyo m\u00e9dico adecuado.<\/p>

Por su parte, el Dr. Timothy Chang, autor correspondiente del estudio del Departamento de Neurolog\u00eda de UCLA Health explic\u00f3 que: \u201cLa diferencia entre quienes realmente padecen la enfermedad y quienes son diagnosticados es considerable, y es m\u00e1s significativa en las comunidades infrarrepresentadas\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

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\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
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Los autores se\u00f1alan que los m\u00e9todos tradicionales, basados \u00fanicamente en diagn\u00f3sticos confirmados, tienden a reproducir sesgos existentes en los datos de salud<\/strong>. Para enfrentar este problema, el nuevo modelo aprovecha tanto los casos confirmados como los expedientes sin diagn\u00f3stico, asumiendo que entre estos \u00faltimos puede haber personas con Alzheimer no identificado.<\/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

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

El sistema analiza miles de registros m\u00e9dicos del sistema de salud de UCLA, incluyendo diagn\u00f3sticos previos, frecuencia de consultas, edad, uso de medicamentos y otros indicadores cl\u00ednicos. A partir de esta informaci\u00f3n, el modelo estima la probabilidad de que una persona tenga Alzheimer, incluso si no aparece expl\u00edcitamente en su historial m\u00e9dico.<\/p>

Adem\u00e1s, los investigadores incorporaron mecanismos espec\u00edficos para reducir sesgos raciales y \u00e9tnicos. Estos ajustes permiten que el modelo mantenga un desempe\u00f1o m\u00e1s equilibrado entre distintos grupos poblacionales, evitando que la IA sea m\u00e1s precisa en unos grupos que en otros.<\/p>

De acuerdo con los resultados, el modelo mostr\u00f3 una mayor capacidad para identificar posibles casos de Alzheimer en comparaci\u00f3n con m\u00e9todos tradicionales de aprendizaje supervisado. Tambi\u00e9n present\u00f3 un mejor equilibrio entre precisi\u00f3n y sensibilidad, lo que significa que detect\u00f3 m\u00e1s casos potenciales sin aumentar de forma desproporcionada los falsos positivos.<\/p>

El desempe\u00f1o del sistema fue consistente entre personas blancas no hispanas, afroamericanas no hispanas, latinas y asi\u00e1ticas, lo que sugiere un avance hacia herramientas de diagn\u00f3stico m\u00e1s equitativas. Para reforzar la validez de los hallazgos, los investigadores compararon las predicciones del modelo con puntajes de riesgo gen\u00e9tico, encontrando una mayor carga gen\u00e9tica asociada al Alzheimer en los casos identificados por la IA.<\/p>

\u201cAl garantizar predicciones equitativas entre las poblaciones, nuestro modelo puede ayudar a remediar el importante infradiagn\u00f3stico en las poblaciones infrarrepresentadas\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Chang. \u201cTiene el potencial de abordar las disparidades en el diagn\u00f3stico del Alzheimer\u201d<\/strong>, agreg\u00f3.<\/p>

Aunque los autores aclaran que esta herramienta no reemplaza un diagn\u00f3stico cl\u00ednico, destacan su potencial como apoyo para m\u00e9dicos y sistemas de salud. Al identificar pacientes con alto riesgo de Alzheimer, el modelo podr\u00eda facilitar evaluaciones m\u00e1s tempranas, reducir desigualdades en el acceso al diagn\u00f3stico y mejorar la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/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

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t BIBLIOGRAPHY<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t

UCLA<\/strong><\/p>

https:\/\/www.uclahealth.org\/news\/release\/researchers-develop-ai-tool-identify-undiagnosed-alzheimers<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-02111-1<\/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":"

Modelo de IA desarrollado en UCLA podr\u00eda ayudar a detectar casos no diagnosticados de Alzheimer de forma m\u00e1s equitativa.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":66180,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-66178","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66178","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=66178"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66178\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":66186,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66178\/revisions\/66186"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/66180"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=66178"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=66178"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=66178"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}