El avance de la tecnología ha hecho posible lo que hasta hace no mucho parecía exclusivo de las películas de ciencia ficción. En especial dentro del campo de la Medicina se han desarrollado innovaciones bastante prometedoras para el cuidado de la salud. Una de las más prometedoras es el diagnóstico de las enfermedades neurodegenerativas como la demencia mediante la Inteligencia Artificial (IA).
De acuerdo con la Secretaría de Salud (SSA) hay 1.3 millones de personas con algún tipo de demencia en México. Lo más grave es que algunas proyecciones indican que, si no se implementan nuevas estrategias de detección y cuidado, la cifra podría triplicarse para el 2050.
Frente a este panorama, la IA se perfila como una herramienta indispensable para el diagnóstico oportuno de este tipo de patologías. De esta manera se podrían iniciar los tratamientos de una forma oportuna.
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¿Es posible el diagnóstico oportuno de la demencia con ayuda de la IA?
Un reciente estudio del Centro de Biología de Sistemas de Massachusetts General Hospital, liderado por los investigadores Matthew Leming y Hyungsoon Im, abre una puerta esperanzadora. Utilizando IA y cientos de miles de imágenes cerebrales, su investigación demuestra que es posible diferenciar entre varios tipos de demencia en etapas tempranas.
El hallazgo no solo tiene implicaciones para países con alta carga de estas enfermedades, como México, sino que también redefine cómo la medicina puede apoyarse en la tecnología para ofrecer diagnósticos más oportunos.
El reto de los datos del mundo real
La demencia es un término que engloba diversas enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer, la demencia vascular, la demencia con cuerpos de Lewy o la demencia no especificada.
Aunque se han desarrollado modelos de IA para detectar estos trastornos a partir de imágenes médicas, la mayoría se ha probado en entornos académicos con datos muy estructurados y de alta calidad.
Para enfrentar este reto, los investigadores diseñaron una red neuronal capaz de trabajar con imágenes heterogéneas. Inspirados en el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje, desarrollaron un sistema flexible que puede procesar desde una hasta catorce imágenes por paciente y, al mismo tiempo, ignorar factores de confusión como la edad o el hospital donde se tomó el estudio.
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Más de 300 mil imágenes para entrenar a la IA
El trabajo se basó en un archivo retrospectivo único: alrededor de 308 mil imágenes cerebrales en 3D de 17 mil pacientes, recopiladas durante dos décadas en Mass General Brigham.
Con este enorme acervo, los investigadores entrenaron y probaron el modelo para detectar la presencia de distintos trastornos, entre ellos Alzheimer, Parkinson, deterioro cognitivo leve y demencia vascular, en uno de los avances más relevantes de las aplicaciones médicas de la inteligencia artificial.
Los resultados fueron alentadores. El modelo alcanzó una precisión de diferenciación superior al 84% para varios de estos diagnósticos. En términos sencillos, esto significa que fue capaz de distinguir con buena certeza entre diferentes tipos de demencia en datos reales, algo que hasta ahora había sido un obstáculo; sin embargo, resultó difícil detectar la esclerosis múltiple y la epilepsia.
Un hallazgo interesante fue que la herramienta lograba identificar patrones en estructuras subcorticales del cerebro, priorizando un hemisferio sobre otro según la enfermedad analizada.
Además, aunque el entrenamiento se hizo con datos de Massachusetts General Hospital, el modelo también funcionó al aplicarse en imágenes de Brigham and Women’s Hospital y otros centros, lo que sugiere que tiene potencial de replicarse en distintas instituciones.
Implicaciones para pacientes y médicos
El estudio demuestra que la IA no solo puede trabajar con datos clínicos complejos, sino que puede hacerlo con éxito en el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas. Esto abre la posibilidad de que, en un futuro cercano, hospitales de distintos países, incluido México, adopten sistemas similares para apoyar a los médicos en el diagnóstico temprano de demencias.
La investigación de Leming e Im es un recordatorio de que la combinación de ciencia, tecnología y medicina puede abrir nuevos caminos frente a uno de los mayores retos de salud pública del siglo XXI.
