La inteligencia artificial no solo sirve para predecir qué querrás comprar en Amazon, qué serie nueva puede gustarte en Netflix o qué canción te apetecerá escuchar en Spotify. Un equipo de IBM y Pfizer asegura haber logrado entrenar modelos de inteligencia artificial para detectar los primeros signos del Alzhéimer, normalmente sigilosos y difíciles de descubrir, al observar patrones lingüísticos en el uso de palabras.

Para lograrlo, han utilizado información histórica de un estudio multigeneracional Framingham Heart Study– que ha estado rastreando la salud de más de 14.000 personas de tres generaciones desde 1948. Pruebas de habla cortas -de uno a dos minutos-, no invasivas y estandarizadas que pueden ayudar a predecir la eventual aparición de la enfermedad en personas sanas con una precisión del 70%. El modelo utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar esas muestras de habla.

“En asociación con Pfizer, vimos el potencial para desarrollar modelos de inteligencia artificial que, si se continúan capacitando en conjuntos de datos ampliados, robustos y diversos, algún día podrían usarse para desarrollar métodos para predecir con mayor precisión la enfermedad de Alzhéimer en una gran población, incluidas las personas sin indicadores actuales de la enfermedad, sin antecedentes familiares de la enfermedad o signos de deterioro cognitivo”, afirma desde IBM.

“Nuestro estudio difiere significativamente de la investigación actual sobre la enfermedad del Alzhéimer y la aplicación de la IA para ayudar a predecir la enfermedad en bastantes formas”, comienza explicando IBM.

Primero, el conjunto de datos con el que se ha trabajado incluye muestras que se recolectaron mientras los sujetos estaban cognitivamente sanos, antes de que experimentaran los primeros signos de deterioro cognitivo. “Por el contrario, la mayoría de los estudios que predicen la aparición futura se han centrado en sujetos que ya muestran signos de deterioro cognitivo”, aclaran.

Este trabajo también se enfoca en “evaluar el riesgo de enfermedad de Alzhéimer en la población general”, en lugar de enfocarse “únicamente en grupos de alto riesgo o aquellos con antecedentes genéticos o predisposición a la enfermedad”. “Dado que la enfermedad de Alzhéimer puede afectar a un amplio espectro de personas, incluidas aquellas sin antecedentes familiares de la enfermedad u otros factores de riesgo, consideramos que este estudio más amplio era fundamental”, añaden.

Además, se analizaron las transcripciones de las muestras de lenguaje de los participantes “con el procesamiento del lenguaje natural”, lo que permitió aprovechar la inteligencia artificial para detectar “sutilezas y cambios” en el discurso que de otro modo se podrían “haber pasado por alto”. Esto permitió entrenar sus modelos de aprendizaje automático y tener en cuenta “múltiples variables de confusión” que podrían afectar al resultado de sus predicciones.

Por último, agradecen haber tenido acceso a los datos de los participantes originales del Estudio Framingham, así como de sus hijos y cónyuges, ya que generó “un conjunto de datos mucho más grande que los utilizados en la mayoría de los otros estudios”. Este conjunto de datos único también les permitió verificar las predicciones de su modelo con resultados de la vida real.

Por ejemplo, dicen, si sus modelos analizaron una muestra de habla tomada de uno de los participantes originales a la edad de 65 años y predijeron que desarrollaría Alzhéimer a los 85 años, podrían verificar los registros de esa persona para averiguar si realmente había sido diagnosticada con la enfermedad y cuándo ocurrió el diagnóstico.

“A medida que continuamos nuestra investigación en este campo, nuestra esperanza es que estén disponibles nuevos conjuntos de datos accesibles que amplíen la diversidad geográfica, socioeconómica y racial de los datos en los que podamos continuar entrenando nuestros algoritmos, respetando siempre los principios básicos de privacidad, transparencia y consentimiento”, concluyen.

El Alzhéimer es una enfermedad devastadora que comienza con signos vagos, a menudo mal interpretados, de pérdida leve de la memoria, seguidos de un deterioro lento y progresivo de la capacidad cognitiva y la calidad de vida. Actualmente no existe una cura o prevención eficaz para esta afección.

Dada su naturaleza y cómo se desenvuelve en nuestro cuerpo, ganando terreno dentro del cerebro, es probable que la mejor manera de retrasar su aparición y ralentizar su progresión sea mediante la intervención temprana, que es precisamente lo que busca este estudio. Lamentablemente, en muchos casos cuando se diagnostica la enfermedad es a menudo demasiado tarde para evitar que se acelere y se afiance por completo.

Apúntate a nuestra newsletter y recibe en tu correo las últimas noticias sobre tecnología.

Get Free Traffic