La enfermedad de Alzheimer progresa de manera lenta con cambios biológicos en el cerebro que comienzan alrededor de 20 años antes de que se haga evidente la pérdida de memoria y otros síntomas cognitivos. Este diagnóstico suele hacerse mediante entrevistas, imágenes cerebrales, análisis de sangre y de líquido cefalorraquídeo pero llegado a este punto los recuerdos han comenzado a desvanecerse, los rasgos de personalidad establecidos desde hace mucho tiempo han comenzado a cambiar sutilmente. Si se detectan a tiempo, los nuevos tratamientos pioneros pueden frenar la implacable progresión de la enfermedad, pero no existe una forma segura de predecir quién desarrollará la demencia asociada con el Alzheimer.
Ahora, investigadores de la Universidad de Boston aseguran haber diseñado un nuevo y prometedor programa informático de Inteligencia Artificial (IA)que algún día podría ayudar a llevar a cabo un diagnóstico temprano simplemente analizando el habla de un paciente. El equipo multidisciplinario de ingenieros, neurobiólogos y científicos informáticos y de datos publicó sus hallazgos en Alzheimer’s & Dementia, la revista de la Asociación de Alzheimer.
Su modelo puede predecir, con una tasa de precisión del 78,5 %, si es probable que una persona con deterioro cognitivo leve permanezca estable durante los próximos seis años o caiga en la demencia asociada con la enfermedad de Alzheimer. Al tiempo que permite a los médicos mirar hacia el futuro y hacer diagnósticos más tempranos, los investigadores dicen que su trabajo también podría ayudar a que la detección del deterioro cognitivo sea más accesible al automatizar partes del proceso, sin necesidad de costosas pruebas de laboratorio, exámenes de imágenes o incluso visitas al consultorio. El modelo funciona con aprendizaje automático, un subconjunto de la IA en el que los informáticos enseñan un programa para analizar datos de forma independiente.
Ioannis (Yannis) Paschalidis, director del Instituto Rafik B. Hariri de Computación y Computación de la BU. Ingeniería y ciencias computacionales, explica en un comunicado: «Queríamos predecir lo que sucedería en los próximos seis años, y descubrimos que podemos hacer esa predicción razonablemente con una confianza y precisión relativamente buenas» y añade: «Si puedes predecir lo que sucederá, tendrás más oportunidades y un margen de tiempo para intervenir con medicamentos y al menos tratar de mantener la estabilidad de la afección y prevenir la transición a formas más graves de demencia».
Así se hizo el estudio
Paschalidis y sus colegas recibieron grabaciones de audio de 166 entrevistas iniciales con personas, entre 63 y 97 años, diagnosticadas con deterioro cognitivo leve: 76 que permanecerían estables durante los próximos seis años y 90 cuya función cognitiva disminuiría progresivamente. Luego utilizaron una combinación de herramientas de reconocimiento de voz (similares a los programas que impulsan un altavoz inteligente) y aprendizaje automático para entrenar un modelo que detectara conexiones entre el habla, la demografía, el diagnóstico y la progresión de la enfermedad. Después de entrenarlo en un subconjunto de la población de estudio, probaron su destreza predictiva en el resto de los participantes.
«Combinamos la información que extraemos de las grabaciones de audio con algunos datos demográficos muy básicos (edad, sexo, etc.) y obtenemos la puntuación final», dice Paschalidis: «Se puede pensar en la puntuación como la probabilidad de que alguien permanezca estable o pase a la demencia. Tenía una capacidad predictiva significativa».
En lugar de utilizar características acústicas del habla, como la enunciación o la velocidad, el modelo simplemente se basa en el contenido de la entrevista: las palabras pronunciadas, cómo están estructuradas. Y Paschalidis dice que la información que ponen en el programa de aprendizaje automático es tosca: las grabaciones, por ejemplo, son desordenadas, de baja calidad y llenas de ruido de fondo. «Es una grabación muy informal», dice. «Y aún así, con estos datos sucios, el modelo es capaz de sacar algo de ellos».
Esto es importante, porque el proyecto consistía en parte en probar la capacidad de la IA para hacer que el proceso de diagnóstico de la demencia fuera más eficiente y automatizado, con poca participación humana. En el futuro, dicen los investigadores, modelos como el suyo podrían usarse para brindar atención a pacientes que no están cerca de centros médicos o para proporcionar un seguimiento de rutina a través de la interacción con una aplicación en el hogar, lo que aumentaría drásticamente el número de personas que se someten a pruebas de detección. Según Alzheimer’s Disease International, la mayoría de las personas con demencia en todo el mundo nunca reciben un diagnóstico formal, lo que las deja alejadas del tratamiento y la atención.
Rhoda Au, coautora del artículo, dice que la IA tiene el poder de crear «ciencia y atención médica con igualdad de oportunidades». El estudio se basa en el trabajo anterior del mismo equipo, donde descubrieron que la IA podía detectar con precisión el deterioro cognitivo mediante grabaciones de voz.
