Inteligencia artificial podrá predecir el tiempo que le queda a un paciente con declive cognitivo

Blu Radio - EFE
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El declive cognitivo leve puede evolucionar hacia la demencia en los primeros cuatro años, especialmente en aquellos casos en los que la patología amiloide ya está presente en los pacientes.

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Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y de la University of Eastern Finland (UEF) ha desarrollado una herramienta que utiliza la inteligencia artificial para predecir el tiempo que le queda a un paciente con declive cognitivo leve para llegar a la demencia.

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Los autores recuerdan que el declive cognitivo leve puede evolucionar hacia la demencia en los primeros cuatro años, especialmente en aquellos casos en los que la patología amiloide ya está presente en los pacientes, es decir, cuando proteínas anormales llamadas amiloides se acumulan y forman depósitos en el cerebro que le impiden funcionar como debería.

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Según estudios recientes, la inteligencia artificial (IA) desempeña “un papel crucial” en el diagnóstico y pronóstico durante la fase inicial del Alzheimer, recoge la universidad madrileña en una nota.

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Los investigadores madrileños, junto a otros de la University of Eastern Finland (UEF), revelan que “unas pocas pruebas neuropsicológicas” pueden capturar “de manera efectiva” la progresión hacia la demencia, prescindiendo de otras pruebas clínicas adicionales, lo que facilita la integración de esta tecnología en la práctica clínica.

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También han constatado la importancia de realizar pruebas que determinen la presencia de dos patologías (amiloide y tau) al inicio del diagnóstico de declive cognitivo leve en el paciente, subrayan los autores del análisis.

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Por ello, ponen en valor que los modelos que se están desarrollando mediante técnicas de IA contribuyen al diagnóstico y pronóstico de los pacientes, al tiempo que permiten validar hipótesis sobre la evolución temporal de las enfermedades, y posibilitan el análisis de si un marcador es capaz de rastrear la enfermedad.

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Estos algoritmos emplean datos longitudinales de los pacientes para estimar cómo evolucionan los síntomas y las patologías a lo largo del tiempo.

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