Científicos de la Clínica Mayo (EE UU) han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA), que ayudará a los clínicos a identificar patrones de actividad cerebral vinculados a nueve tipos de demencia, incluida la enfermedad de Alzheimer.
En el estudio que difunde Neurology, sus autores subrayan que esta innovación aborda un desafío fundamental en la atención de la demencia: la identificación temprana y precisa de la enfermedad, incluso cuando existen múltiples afecciones.
Distinguir las enfermedades neurodegenerativas es una tarea compleja que requiere experiencia. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, basados en aprendizaje automático (AA) e IA, pueden facilitar tareas diagnósticas complejas al ampliar las capacidades del usuario.
Sin embargo, la integración del flujo de trabajo plantea numerosos desafíos. Los autores proponen que un marco de modelado basado en imágenes PET (Tomografía por Emisión de Positrones), con fluorodesoxiglucosa (FDG-PET), pueda abordar estos desafíos y sentar las bases de toma de decisiones clínicas eficaz para las enfermedades neurodegenerativas.
La herramienta StateViewer se diseñó y desarrolló bajo la dirección del doctor David Jones, director del Programa de IA en Neurología de Mayo Clinic. Con su ayuda, los clínicos interpretaron las exploraciones cerebrales casi el doble de rápido y con hasta tres veces más precisión que los flujos de trabajo estándar.
Los investigadores entrenaron la IA en más de 3.600 exploraciones, incluyendo imágenes de pacientes con demencia y sin deterioro cognitivo.
Como dice muy gráficamente el doctor Jones, “cada paciente que acude a mi clínica lleva consigo una historia única, moldeada por la complejidad del cerebro. Esa complejidad me atrajo a la neurología y sigue impulsando mi compromiso con la búsqueda de respuestas más claras. StateViewer refleja ese compromiso: un paso hacia una comprensión más temprana, un tratamiento más preciso y, algún día, la transformación de estas enfermedades”.
El doctor Jones trabajó junto con Leland Barnard, que lidera la ingeniería de IA que hay detrás de StateViewer. “Durante su diseño -recuerda Barnard-, nunca perdimos de vista que detrás de cada punto de datos y escaneo cerebral había una persona que enfrentaba un diagnóstico complejo y preguntas urgentes. Ver cómo esta herramienta podría ayudar a los médicos con información y orientación precisas en tiempo real resalta el potencial del aprendizaje automático para la medicina clínica”.
La herramienta analiza una FDG-PET, que muestra cómo el cerebro utiliza la glucosa para obtener energía. A continuación, compara la tomografía con una amplia base de datos de personas con diagnóstico confirmado de demencia e identifica patrones que coinciden con tipos específicos o combinaciones de demencia.
El Alzheimer suele dañar las regiones de memoria y procesamiento, la demencia por cuerpos de Lewy afecta a áreas relacionadas con la atención y el movimiento, y la demencia frontotemporal altera las regiones responsables del lenguaje y la conducta.
StateViewer muestra estos patrones mediante mapas cerebrales codificados por colores, que resaltan las áreas clave de actividad cerebral, ofreciendo a todos los profesionales clínicos, incluso a aquellos sin formación en Neurología, una explicación visual de lo que ve la IA y cómo apoya el diagnóstico.
Siempre según estos investigadores, los nueve tipos son:
La demencia afecta a más de 55 millones de personas en todo el mundo, con cerca de 10 millones de casos nuevos cada año. La enfermedad de Alzheimer, la forma más común, es actualmente la quinta causa principal de muerte a nivel mundial.
Su diagnóstico suele requerir pruebas cognitivas, análisis de sangre, imágenes, entrevistas clínicas y derivaciones a especialistas. Distinguir entre estas enfermedades sigue siendo un desafío, incluso para especialistas con amplia experiencia clínica y con pruebas exhaustivas.