- La inteligencia artificial está revolucionando todos los ámbitos de la vida, desde la atención al cliente hasta el campo de la medicina.
- Un modelo de aprendizaje profundo del Hospital General de Massachusetts logró identificar el Alzheimer con una tasa de acierto superior al 90%.
- 55 millones de personas en el mundo padecen esta enfermedad neurodegenerativa.
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Prácticamente todos lo ámbitos de nuestra vida han sido tocados por la mano de la inteligencia artificial. El popular chatbot de OpenAI, ChatGPT, por ejemplo, ha presentado usos prácticos en nuestra vida laboral, estudiantil y hasta amorosa; sin embargo, el uso de este tipo de tecnología en la medicina podría ser uno de los más significativos, especialmente para combatir enfermedades como el Alzheimer.
Los avances conseguidos con la IA en el campo de la medicina son vertiginosos. Por ejemplo, actualmente existen algoritmos que pueden detectar el cáncer de mama con tanta o más precisión que los humanos; la IA de Avatar sirve para seguir el progreso de enfermedades raras del movimiento, y el aprendizaje automático (o machine learning) ayuda a descubrir fármacos como los antibióticos con mayor rapidez.
Ahora, un nuevo avance en IA podría revolucionar la detección del Alzheimer, una enfermedad neurodegenerativa que afecta a 55 millones de personas en el mundo. De hecho, el número de adultos con demencia superará los 150 millones en 2050, según un estudio de Global Burden of Disease.
El campo de la detección del Alzheimer ha visto muchas innovaciones; desde pruebas de detección rápida basadas en biomarcadores de ADN a algoritmos que detectan cambios cerebrales previos; sin embargo, como reporta Fortune, un nuevo avance está rompiendo paradigmas.
Un modelo de aprendizaje profundo del Hospital General de Massachusetts consiguió identificar el Alzheimer con una tasa de acierto superior al 90%. Este es un método de aprendizaje automático modelado en redes neuronales artificiales para aprender con el ejemplo, al igual que un cerebro humano.
Este tipo de sistemas se han empleado para la detección de cáncer, las enfermedades cardiacas e incluso casos asintomáticos de covid-19.
Los investigadores, cuyos resultados se publicaron en la revista científica PLOS ONE, lograron más éxito que otros modelos comparativos de inteligencia artificial. Además, su modelo pudo detectar el Alzheimer independientemente de factores que suelen complicar la detección precoz, como la edad del paciente.
¿Cómo funciona esta IA que detecta el Alzheimer con más del 90% de precisión?
Para entrenar a su modelo de aprendizaje profundo, los científicos utilizaron imágenes de escáneres cerebrales de más de 10,000 personas, tanto con Alzheimer como sin ella. A continuación, el estudio contrastó el modelo con datos clínicos reales de diagnósticos de la enfermedad neurodegenerativa.
El modelo de aprendizaje profundo fue capaz de identificar Alzheimer con una tasa de precisión del 90.2%; esto es cerca de 5% más que los modelos de IA más sencillos que no empleaban deep learning.
Por establecer una comparativa, esta IA cosecha resultados mucho mejores que sus contrapartes humanas; según un estudio de 2017, las tasas de detección clínica humanase se sitúan en 77%.
«Este es uno de los únicos estudios que utilizaron resonancias magnéticas cerebrales recopiladas de forma rutinaria para intentar detectar la demencia», explica en un comunicado de prensa Matthew Leming, investigador del Hospital General de Massachusetts y autor principal del estudio.
Un futuro prometedor para el aprendizaje automático
La IA podría ayudar a reducir la cantidad de diagnósticos erróneos. Un estudio apunta a que en Estados Unidos 7 millones de personas padecen un diagnóstico fallido en urgencias cada año. De ellas, tres sufren efectos adversos y más de 370,000 padecen una discapacidad permanente o fallecen.
El año pasado, una revisión bibliográfica de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico concluyó que la tecnología es prometedora en campos como el cáncer, la diabetes y el diagnóstico del Alzheimer.
En este último caso, es fundamental avanzar en la precisión: un estudio de 2017 con más de 900 personas reveló que hasta uno de cada cuatro pacientes de Alzheimer había sido diagnosticado erróneamente. Muchos síntomas se solapan con otros trastornos neurológicos comunes, como los cuerpos de Lewy o la demencia frontotemporal.
En cuanto a su prevención, otro modelo reciente de IA creado en la Universidad de Florida analizó los historiales médicos electrónicos para predecir qué pacientes corrían un alto riesgo de desarrollar Alzheimer cinco años antes del diagnóstico.
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