Investigadores utilizaron datos de registros de salud electrónicos para modelar una Inteligencia Artificial (IA) capaz de predecir qué pacientes desarrollarán la enfermedad de Alzheimer.
La enfermedad de Alzheimer (EA) y las demencias relacionadas son una clase de trastornos neurodegenerativos con diversos síntomas como lapsos de memoria a corto plazo, o pérdida de la función cerebral. Estas condiciones disminuyen paulatinamente la calidad de vida de los adultos mayores afectados. Además, aún no se ha desarrollado un tratamiento eficaz para tratar esta enfermedad, actualmente solo existen seis medicamentos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos, a pesar de décadas de inversión.
En el estudio Predicción temprana de la enfermedad de Alzheimer y demencias relacionadas utilizando registros de salud electrónicos del mundo real publicado en Alzheimer & Dementia, los autores detallan que una posible razón de la alta tasa de fracaso en el desarrollo de tratamientos para esta enfermedad, es que puede ser demasiado tarde para administrar tratamientos cuando la demencia ya es sintomática.
Además, actualmente no existen pruebas de detección temprana, ya que esta se diagnostica después de que los pacientes han desarrollado síntomas y la enfermedad ya ha causado daño cerebral significativo.
Para ello, los autores de este estudio buscaron demostrar la viabilidad de utilizar un enfoque de aprendizaje automático para la predicción temprana del diagnóstico de demencias relacionadas. “Los procesos neurodegenerativos de la enfermedad de Alzheimer y demencias relacionadas (ADRD) comienzan años antes del inicio de los síntomas clínicos y antes de los diagnósticos, dejando una amplia ventana de oportunidades para la predicción temprana y la identificación de factores de riesgo”, explican los autores.
Los datos clínicos del mundo real como lo son los registros de salud electrónicos, son claves para el desarrollo de modelos de detección y diagnóstico temprano de enfermedades. Factores de riesgo de Alzheimer como obesidad, hipertensión y colesterol alto se registran rutinariamente, por lo que los científicos juegan con esta información a su favor.
“Estamos desarrollando y probando modelos que usan inteligencia artificial para extraer este tipo de información de los registros médicos de los pacientes y predecir qué pacientes tienen probabilidades de desarrollar la enfermedad muchos años antes de que se haga un diagnóstico”, explicó el Dr. Jiang Bian jefe de datos en University of Florida Health (UF Health).
De esta manera, los investigadores reportaron que los dos modelos de IA desarrollados fueron probados con existo y obtuvieron puntajes de excelente a sobresaliente utilizando medidas de rendimiento estándar para la evaluación de IA y su capacidad de completar tareas asignadas.
Los datos utilizados para entrenar al modelo fueron obtenidos del repositorio OneFlorida+ Data Trust, y se identificaron a casi 24 mil pacientes mayores de 40 años que fueron diagnosticados con Alzheimer o demencia. Además, más de 1.04 millones de personas mayores de 40 años que no fueron diagnosticados con la enfermedad sirvieron como grupo de control. Ambos modelos recibieron la indicación de escanear casi diez años de datos médicos de los pacientes seleccionados.
El primer modelo fue basado en el conocimiento, y el segundo fue basado en datos. Y a pesar de que ambos funcionaron correctamente más flexibles fue el modelo basado en datos ya que superó significativamente los resultados del otro modelo, tanto para la predicción de Alzheimer de manera temprana o al momento del diagnóstico.
Esto se debe a que este modelo utilizó la misma evidencia científica que el modelo basado en conocimiento, sin embargo, consideraba otros datos disponibles en los registros de salud. “Queríamos ver si el modelo basado en datos podía identificar factores de riesgo y determinantes sociales de la salud en los datos que los expertos ni siquiera conocían”, dijo el Dr. Bian.
De esta manera el modelo basado en datos identificó otros factores de riesgo posibles como la debilidad muscular, trastornos del estado de ánimo, malestar general y fatiga. Asimismo, encontró que las mujeres que reciben atención médica preventiva como exámenes médicos regulares, exámenes ginecológicos y mamografías, tienen un riesgo menos de desarrollar la enfermedad de Alzheimer que las mujeres que no reciben este tipo de atención.
Los autores reconocen las limitaciones del estudio y las direcciones futuras a seguir para continuar perfeccionando el modelo “Una dirección prometedora sería una aplicación de toma de decisiones compartida que ayude a las díadas paciente-médico a evaluar el riesgo personalizado de un paciente, comprender las limitaciones de la predicción del riesgo y decidir el mejor curso de acción a partir de las modificaciones de los factores de riesgo basadas en la evidencia”, concluyen los autores.
Puedes encontrar el estudio completo en el siguiente enlace: https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alz.12967
