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    Así ayuda la IA en la detección de la ELA

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    Un grupo de investigadores españoles ha difundido los resultados de un estudio observaciones que detalla el comienzo de los síntomas de la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) utilizando tecnología de generación basada en la Inteligencia Artificial (IA), para así acortar los tiempos de diagnóstico y tratamiento.

    El estudio ha sido publicado por la revista “Scientific Reports” y demuestra que la Inteligencia Artificial puede ayudar a los enfermos de ELA y ha sido realizado por un grupo de investigación en colaboración con la Fundación Francisco Luzón.

    Se ha utilizado la tecnología EHRead NLP

    Personal médico e investigador del Hospital Universitario de Albacete y el grupo Savana de Madrid tenía como objetivo utilizar informes médicos de pacientes para describir el perfil clínico y tiempos de aparición entre síntomas, diagnóstico y consecuencias del desarrollo de la ELA.

    Dichos expertos se han valido de la tecnología EHRead NLP y, gracias a la Inteligencia Artificial, es capaz de extrapolar variables a través del procesamiento de lenguaje natural. Con dicha base de datos, es posible analizar, con mayor detalle, la información clínica no estructurada en las historias clínicas electrónicas y reducir el tiempo de diagnóstico de la enfermedad.

    Definir cómo de rápido avanza la ELA es crucial

    Lo que está claro es que definir cómo de rápido avanza la ELA es crucial para poderle proporcionar a los pacientes una atención adecuada, retrasar en la medida de lo posible la progresión de la enfermedad y crear un marco para la evaluación de la eficacia del tratamiento en el diseño de ensayos clínicos.

    En el caso de los pacientes con ELA, a menudo presentan síntomas iniciales inespecíficos que pueden confundirse con otras enfermedades neuromusculares. Según han determinado los investigadores, “dado que el diagnóstico erróneo es frecuente en estadios más precoces y la progresión avanzada de la enfermedad es necesaria para el diagnóstico clínico, se estima que el tiempo medio de diagnóstico oscila entre los 9 y los 24 meses”.

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