Un equipo del laboratorio de ciencias computacionales e inteligencia artificial del MIT ha sido capaz de detectar la demencia utilizando un sistema de inteligencia artificial y un bolígrafo digital.

A pesar de los grandes avances en la medicina tecnológica, actualmente las herramientas diagnósticas más usadas implican nada más que papel y bolígrafo.

Test como el Montreal Cognitive Assessment (MoCA) y el Test del Reloj se utilizan para detectar cambios cognitivos de diversas casusas como accidentes cerebrovasculares y contusiones o demencias como la enfermedad de Alzheimer

La mayoría de los métodos diagnósticos actuales solo son sensibles en la detección cuando la enfermedad ya afecta a la vida del paciente, habiendo debutado esta hasta 10 años atrás, como es el caso de la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores del MIT han publicado un artículo donde demuestran un modelo predictivo que, junto con un hardware previamente ya desarrollado, abre una posibilidad para detectar enfermedades como la demencia antes que nunca.

El valor predictivo de los dibujos

Con datos de 2600 test administrados durante los últimos 9 años, el equipo ha desarrollado modelos computacionales que muestran promesas en cuanto a ser capaz de detectar tempranamente una alteración cognitiva, e incluso determinar con precisión cuál va a ser el diagnóstico.

Ahorro de tiempo

Más allá de la capacidad para mejorar significativamente la salud de las personas se encuentran las implicaciones en automatizar el proceso de evaluación.

Los neurólogos ven decenas de pacientes cada día e invierten una cantidad de tiempo importante con bases de datos para afinar el diagnósticos. El trabajo del MIT todavía se encuentra relativamente en sus inicios, pero sin duda ahorrará tiempo a los clínicos y mejorará la calidad de vida de los pacientes.

Imagen: MIT.
Investigación original: The research paper for “Learning Classification Models of Cognitive Conditions from Subtle Behaviors in the Digital Clock Drawing Test” by William Souillard-Mandar, Randall Davis, Cynthia Rudin, Rhoda Au, David J. Libon, Rodney Swenson, Catherine C. Price, Melissa Lamar, and Dana L. Penney will be published in MLJ special issue for Healthcare and MedicineFull open access preview (pdf) is available from MIT.

 

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