Nuevas herramientas de procesamiento de lenguaje natural podrían facilitar la identificación temprana de la demencia.
Un estudio publicado en npj Digital Medicine analizó el uso de inteligencia artificial (IA), específicamente el procesamiento de lenguaje natural (PLN), para detectar signos tempranos de deterioro cognitivo en registros médicos electrónicos. La investigación evaluó diversas técnicas de PLN para identificar síntomas de demencia y otros problemas cognitivos, con el objetivo de mejorar la detección precoz y la atención médica.
El estudio revisó 18 investigaciones realizadas entre 2020 y 2024, en su mayoría en Estados Unidos, Reino Unido y Canadá. Estas investigaciones utilizaron distintos métodos de NLP para analizar notas clínicas no estructuradas, como reportes de consulta, resúmenes de alta y notas de progreso. Los modelos aplicados incluían algoritmos basados en reglas, aprendizaje automático tradicional y aprendizaje profundo.
Los algoritmos basados en reglas se apoyaban en palabras clave y terminologías médicas para identificar síntomas de deterioro cognitivo, mientras que los modelos de aprendizaje automático se entrenaban con notas clínicas anotadas por expertos para clasificar el estado cognitivo. Por su parte, los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, demostraron ser los más precisos al identificar patrones complejos en el texto.
Los resultados mostraron que los modelos de aprendizaje profundo alcanzaron áreas bajo la curva (AUC, en inglés) de hasta 0.997, lo que indica una alta precisión para detectar la enfermedad de Alzheimer y otros tipos de demencia. Sin embargo, los modelos tuvieron menor precisión para identificar etapas tempranas del deterioro cognitivo, debido a la sutilidad de los síntomas en las primeras fases.
Los investigadores señalaron que la falta de estándares en la documentación médica, la calidad variable de los registros y la dificultad para validar los modelos en diferentes entornos clínicos representan desafíos para la implementación de estas herramientas. Además, pocos estudios evaluaron el rendimiento de los modelos en poblaciones diversas, lo que podría limitar su aplicabilidad en ciertos grupos.
El uso de PNL en registros médicos electrónicos podría convertirse en una herramienta clave para la detección temprana de la demencia, permitiendo una intervención más rápida y mejorando la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, se necesitan más estudios para validar estos modelos en diferentes poblaciones y contextos clínicos, así como para garantizar su integración ética y equitativa en la atención médica.
