La IA acelera el diagnóstico de la demencia aprovechando la "información oculta" de las ondas cerebrales
Investigadores de la Clínica Mayo utilizaron la IA y el aprendizaje automático para identificar patrones de demencia en los datos del EEG
{{#rendered}} {{/rendered}}A medida que la demencia se generaliza, los investigadores de la Clínica Mayo creen que inteligencia artificial es la clave para permitir diagnósticos más tempranos y rápidos.
Al emparejar las pruebas de IA y EEG (electroencefalograma), el equipo del Programa de IA en Neurología de la Clínica Mayo (NAIP) de Rochester, Minnesota, pudo identificar tipos específicos de demencia antes de lo que lo habrían hecho mediante análisis humanos.
Basándose en estos hallazgos, los electroencefalogramas podrían llegar a proporcionar una forma más accesible, menos costosa y menos invasiva de evaluar antes la salud cerebral, según un comunicado de prensa del hospital.
{{#rendered}} {{/rendered}}¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
La investigación se publicó la semana pasada en la revista Brain Communications.
¿Qué es un electroencefalograma?
Con un EEG, un técnico coloca pequeños electrodos metálicos en el cuero cabelludo del paciente, que miden la actividad eléctrica del cerebro.
{{#rendered}} {{/rendered}}La prueba produce una grabación de líneas onduladas que representan los impulsos eléctricos del cerebro.
Un electroencefalograma (EEG) es una prueba que mide la actividad eléctrica del cerebro mediante pequeños discos metálicos (electrodos) fijados al cuero cabelludo. Esta actividad se muestra como líneas onduladas en una grabación de EEG. (iStock)
Se utiliza principalmente para diagnosticar la epilepsia, pero también puede emplearse para identificar otras afecciones cerebrales, según el Dr. David Jones, clínico en ejercicio especializado en neurología del comportamiento, que dirige el proyecto de inteligencia artificial de la Clínica Mayo de Minnesota.
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{{#rendered}} {{/rendered}}La clínica realiza miles de EEG cada año para evaluar a pacientes con problemas neurológicos.
Se sabe desde hace tiempo que los patrones de las ondas cerebrales cambian en los pacientes con demencia o problemas cognitivos causados por la enfermedad de Alzheimer o la enfermedad de los cuerpos de Lewy, dijo Jones en una entrevista telefónica con Fox News Digital.
"Sin embargo, se necesita mucho análisis especializado, experiencia y trabajo manual para extraer esa información, por lo que el Alzheimer y la demencia no se evalúan de forma rutinaria en el EEG".
{{#rendered}} {{/rendered}}Aprovechar la "información oculta
Con este estudio, los investigadores se propusieron encontrar "información oculta" en las ondas cerebrales de los pacientes mediante algoritmos informáticos, sin trabajo manual, dijo Jones.
La herramienta de IA se construyó internamente en la Clínica Mayo y se entrenó con datos de más de 11.000 pacientes que recibieron electroencefalogramas durante una década.
Los electroencefalogramas se utilizan principalmente para diagnosticar la epilepsia, pero también pueden servir para identificar otras afecciones cerebrales. (iStock)
Al analizar ondas cerebrales complejasel modelo identificó seis patrones específicos que aparecían en pacientes con Alzheimer o enfermedad de cuerpos de Lewy y que no se encontraban en los que no tenían problemas cognitivos, según Jones.
{{#rendered}} {{/rendered}}La correlación se confirmó observando también otras medidas, como pruebas cognitivas, biomarcadores sanguíneos y escáneres PET cerebrales.
En general, la herramienta de IA redujo el tiempo de lectura del electroencefalograma en un 50% y aumentó la precisión de esas lecturas "de forma bastante significativa", dijo Jones.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Esto nos dice que hay mucha información no utilizada en los EEG adquiridos clínicamente que podemos extraer automáticamente, y ahora podemos empezar a crear mejores herramientas, algoritmos y métodos", dijo Jones.
El equipo del Programa de Inteligencia Artificial en Neurología de la Clínica Mayo (NAIP) de Rochester (Minnesota) pudo identificar tipos específicos de demencia antes de lo que lo habrían hecho con un análisis humano. (iStock)
Sería "muy difícil" realizar este tipo de análisis a escala sin IA o tecnología de aprendizaje automático, según el neurólogo.
Salto adelante significativo
Harvey Castro, médico de urgencias certificado en Dallas médico de urgencias y conferenciante nacional sobre la inteligencia artificial en la atención sanitaria, no participó en el estudio, pero se refirió a la investigación de la Clínica Mayo como "un importante salto adelante".
{{#rendered}} {{/rendered}}"Esta tecnología puede analizar con rapidez y precisión los patrones de las ondas cerebrales, identificando los primeros signos de demencia, a menudo invisibles para el ojo humano", declaró a Fox News Digital.
"Hay mucha información no utilizada en los EEG adquiridos clínicamente que podemos extraer automáticamente".
Como médico de urgencias, Castro dijo que no suele utilizar electroencefalogramas debido al tiempo necesario para interpretar los resultados.
"Sin embargo, la tecnología de IA permite procesar rápidamente grandes cantidades de datos, lo que facilita la toma de decisiones más rápidas e informadas sobre la salud cognitiva del paciente", afirma.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Como resultado, puedo ver que esto se convertirá en una nueva herramienta que utilizaré en Urgencias".
El objetivo final es incorporar escáneres cerebrales, análisis de sangre, pruebas cognitivas y ondas cerebrales en "un modelo completo de salud cerebral", dijo un investigador. (iStock)
Según Castro, el análisis del electroencefalograma impulsado por la IA podría cambiar las reglas del juego en las zonas rurales y desatendidas.
"Proporciona un método rentable y no invasivo para detectar problemas cognitivos precozmente, allí donde las herramientas diagnósticas avanzadas, como la resonancia magnética o la tomografía por emisión de positrones, son limitadas".
{{#rendered}} {{/rendered}}Próximos pasos
El objetivo final es incluir este análisis EEG impulsado por IA en un enfoque "multimodal" de las pruebas de demencia, según Jones.
"Eso significa poder modelar escáneres cerebrales, análisis de sangre, pruebas cognitivas y ondas cerebrales en un modelo completo de salud cerebral", declaró a Fox News Digital.
{{#rendered}} {{/rendered}}El siguiente paso es implantar la herramienta de IA en la práctica clínica habitual.
"Así que si vienes y te hacen un electroencefalograma por epilepsia o un estudio del sueñotambién podremos decirte simultáneamente algo sobre tu salud cognitiva, y si vemos algo que signifique que podrías necesitar ver a un neurólogo conductual", dijo Jones.
Aún quedan varios años de investigación por delante antes de que esta tecnología sea ampliamente accesible, señaló el investigador. (iStock)
En el futuro, el neurólogo prevé que los electroencefalogramas se conviertan en una tecnología "altamente escalable y portátil", en la que las personas puedan incluso realizar evaluaciones cognitivas a distancia, "del mismo modo que se mide la tensión arterial o la frecuencia cardiaca en tu propia casa".
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Todavía quedan varios años de investigación antes de que esta tecnología sea ampliamente accesible, señaló Jones.
Riesgos potenciales y limitaciones
A pesar de las ventajas de este tipo de tecnología, Castro advirtió que la integración de la IA en la práctica clínica plantea dificultades.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Aunque la IA puede aportar ideas valiosas, la experiencia y la empatía del clínico siguen siendo insustituibles".
"Entre ellas se incluyen la necesidad de una formación sustancial de los profesionales sanitarios para utilizar estas herramientas con eficacia y la posibilidad de que se dependa excesivamente de la IA a expensas del juicio clínico", declaró a Fox News Digital.
También es importante equilibrar el uso de la IA con un "toque humano", dijo Castro.
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{{#rendered}} {{/rendered}}Aunque la IA puede proporcionar información valiosa, la experiencia y la empatía del clínico siguen siendo insustituibles para prestar una atención holística al paciente". atención integral al paciente."
Otras consideraciones son garantizar la privacidad de los datos de los pacientes, obtener el consentimiento informado y trabajar para evitar sesgos en los algoritmos de IA, añadió el médico.
Al analizar ondas cerebrales complejas, el modelo identificó seis patrones específicos que aparecían en pacientes con Alzheimer o enfermedad de cuerpos de Lewy y que no se encontraban en los que no tenían problemas cognitivos. (iStock)
Jones, neurólogo de la Clínica Mayo, reconoció que confiar demasiado en los algoritmos entraña riesgos, pero subrayó que la tecnología se ha diseñado utilizando "datos del mundo real para un uso del mundo real".
{{#rendered}} {{/rendered}}"Su valor se mide en función de si nos ayuda a cuidar de nuestros pacientes: ése es nuestro objetivo".
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El equipo es "muy consciente" de los posibles problemas y toma medidas para mitigarlos, dijo Jones a Fox News Digital.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Seguimos buenas prácticas de IA y aprendizaje automático como parte de la ética del diseño de nuestro software y de los valores de Mayo Clinic".