Investigadores de la Universidad de California en San Francisco crearon una herramienta basada en inteligencia artificial que permite predecir el avance del deterioro cognitivo utilizando únicamente una resonancia magnética y datos demográficos básicos.
Un equipo de científicos de la Universidad de California en San Francisco desarrolló un innovador modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar el deterioro cognitivo asociado al Alzheimer mediante una sola resonancia magnética y datos demográficos simples del paciente, marcando un posible cambio de paradigma en el diagnóstico temprano de enfermedades neurodegenerativas.
El avance fue publicado en la revista científica Nature Aging y surge en un contexto de creciente preocupación mundial por la demencia, considerada por la Organización Mundial de la Salud como una de las principales causas de discapacidad y dependencia en adultos mayores. Según datos internacionales, el Alzheimer representa entre el 60% y el 70% de todos los casos de demencia.
La investigación fue liderada por Ashish Raj, quien explicó que la nueva herramienta utiliza aprendizaje profundo multitarea para analizar imágenes cerebrales y estimar tanto el diagnóstico como la evolución futura del deterioro cognitivo.
A diferencia de otros métodos utilizados actualmente, el sistema no requiere estudios complejos y costosos como tomografías PET, análisis genéticos o extensas pruebas neuropsicológicas. Según detallaron los investigadores, el modelo logró superar en precisión a otros sistemas de inteligencia artificial desarrollados hasta el momento para el seguimiento del Alzheimer.
Entre sus principales capacidades, la herramienta puede anticipar resultados clínicos relevantes a partir de una única resonancia inicial, incluyendo el nivel de deterioro cognitivo futuro, segmentación de tejidos cerebrales y evolución probable de la enfermedad.
Los especialistas remarcaron que uno de los puntos más importantes del desarrollo es su facilidad de implementación en hospitales y centros médicos, ya que no demanda infraestructura tecnológica avanzada ni conocimientos informáticos especializados.
El avance podría representar una mejora significativa para el diagnóstico temprano y la intervención precoz en pacientes con riesgo de Alzheimer, especialmente en regiones donde el acceso a estudios complejos o especialistas resulta limitado.
Fuente: Infobae / Redacción TE.
