Dementia disease dealing with Alzheimer's illness as a medical icon of a tree in the shape of a front view human head and brain losing leaves as challenges in intelligence and memory loss due to injury or old age.
IBM Research ha desarrollado, en colaboración con la farmacéutica Pfizer, un modelo basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir con un 71% de precisión la aparición del Alzheimer en personas sanas.
La gran mayoría de investigaciones existentes sobre la predicción de esta enfermedad se han centrado en personas que empezaban a mostrar signos de deterioro cognitivo, o aquellos con factores de riesgo como los antecedentes familiares o la genética.
Sin embargo, la enfermedad de Alzheimer puede afectar a un amplio espectro de personas, incluidas aquellas sin antecedentes familiares u otros factores de riesgo. Es por ello que el estudio de IBM Research es uno de los primeros en utilizar la inteligencia artificial para predecir resultados en personas sanas sin otros factores de riesgo en juego.
Los resultados, publicados en la revista científica EClinicalMedicine, muestran el potencial de esta tecnología que se aplica de forma novedosa en el diagnóstico precoz de la enfermedad.
La inteligencia artificial predice la enfermedad antes de que los síntomas de la demencia aparezcan a partir del análisis del habla de los propios pacientes, gracias a técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
A través de marcadores lingüísticos, el modelo produce unos resultados predictivos con una tasa de acierto superior a las predicciones a escala clínica (59%) basadas en otros datos biomédicos disponibles.
Este modelo ha sido entrenado utilizando los datos longitudinales a largo plazo del estudio Framingham Heart Study, un estudio amplio multigeneracional que comenzó en 1948 y que ha impulsado miles de estudios de salud.
Debido a la naturaleza de estos datos, los investigadores pudieron verificar las predicciones de su modelo con los resultados reales. Por ejemplo, si el modelo de Inteligencia Artificial analizara una muestra del lenguaje de un participante de 65 años de edad y predijera que iba a desarrollar la enfermedad a los 85 años, los investigadores podrían comprobar en los registros para determinar si se realizó ese diagnóstico.
Este sistema, que apenas exige recursos, pues solo requiere realizar y grabar entrevistas, muestra resultados prometedores.
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