Un novedoso estudio detecta casos de demencia a través de la inteligencia artificial

El estudio realizado por investigadores del Conicet  permite detectar casos de demencia a través de la Inteligencia Artificial. 

No recordar información reciente, tener problemas para seguir conversaciones, presentar problemas motores, sentir desorientación en tiempo y lugar, tener cambios repentinos de humor pueden ser signos de demencia. Esta patología afecta al cerebro y se traduce en la pérdida de la función motora, en problemas de memoria –que pueden derivar en Alzheimer- y trastornos en la personalidad –que pueden ser indicios de demencia frontotemporal-.

Mientras la enfermedad progresa, el declive generalizado va reduciendo las capacidades del paciente para realizar actividades cotidianas. Se calcula que hay más de 55 millones de personas en el mundo que padecen demencia. De hecho, la Organización Mundial de la Salud (OMS) vaticinó que para el año 2050, ese número se incrementará en un 250 por ciento.

En Latinoamérica, los pacientes con demencia representan entre un 7 y un 13 por ciento de la población mayor de 60 años. Sin embargo, los especialistas en esta enfermedad aseguran que a futuro se vislumbra que este porcentaje se incrementará.

“Entre el 70 y el 90 por ciento de los pacientes latinos que padecen demencia no recibe el diagnóstico adecuado”, advirtió el investigador del Conicet, Agustín Ibañez, director del Instituto Latinoamericano de Salud cerebral (BrainLat) e investigador del Global Brain Health Institute (GBHI).

Ibañez, junto a Adolfo García, director del Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés, lanzó recientemente un estudio sin precedentes que llevó adelante con la colaboración de otros investigadores de diferentes regiones, para diagnosticar la demencia combinando Inteligencia Artificial con técnicas de análisis del lenguaje.

Según el directo de BrainLat, esta patología está rodeada de estigmas. “Cuando alguien la padece, el común de la gente siente desprecio hacia el envejecimiento y la pérdida de autonomía que conlleva. Hay un miedo y rechazo generalizado hacia la enfermedad, porque se suele asumir que todas las personas con demencia no pueden tomar decisiones por sí mismas o realizar tareas simples. Además, se suele ignorar o minimizar la opinión de esa persona, y se los suele tratar como si fueran niños, reduciendo su autonomía y dignidad”. En parte, asegura el neurocientífico, son esos estigmas alrededor de la enfermedad los que provocan que sea una patología subdiagnosticada.

Según explicó el investigador, existen factores de riesgo, que pueden ser condiciones que hacen a una persona propensa a que desarrolle demencia. Se trata de la pérdida de audición en la mediana edad, la hipertensión, la obesidad, las dietas poco saludables, el tabaquismo, la depresión, la inactividad física, el aislamiento social, y la diabetes.

Peró Ibañez sumó en Latinoamérica, otros como factores culturales, políticos y económicos, que hacen que el riesgo de padecerla sea aún mayor. “Los latinos somos más susceptibles a condiciones como el Alzhéimer y la demencia frontotemporal, probablemente por la combinación de factores genéticos pero sobre todo ambientales. El exposoma o la combinación de factores físicos, como la contaminación, y sociales, como las disparidades socioeconómicas, tienen un profundo impacto en la salud cerebral y la demencia”, aseguró el neurocientífico.

El diagnóstico precoz es complejo: requiere de un alto grado de especialización y la combinación de métodos clínicos, de imágenes y de estudios cognitivos. Por eso, uno de los abordajes más novedosos para detectar la demencia consiste en realizar evaluaciones automatizadas del habla y el lenguaje (ASLA, por sus siglas en inglés).

Son sistemas que permiten, con el simple habla del paciente, analizar sus características acústicas y lingüísticas que se procesan y que se pueden utilizar para caracterizar trastornos y predecir la gravedad de los síntomas y la atrofia cerebral. Sin embargo, estos métodos se aplican principalmente en personas de los Estados Unidos y los principales países Europa. En Latinoamérica no existen evaluaciones específicas. Por eso, la iniciativa de Ibañez y García buscó revertir la desigualdad.

“La prevalencia de estas enfermedades suele ser mayor en familias de bajos ingresos. Y esto priva a muchas personas de oportunidades de evaluaciones que favorezcan la detección temprana”, señaló García, que es Senior Atlantic Fellow del Global Brain Health Institute de la Universidad de California, San Francisco.

La aplicación de la Inteligencia Artificial

El estudio encabezado por Ibañez y García consiste en pedirle a un grupo de participantes que realicen tareas muy sencillas de producción de lenguaje, como describir su rutina diaria, describir un dibujo y contar una historia que hayan visto en video. Todo eso se grabará y dará pie a dos líneas de análisis.

Por un lado, se analizan la señal de audio para buscar alteraciones en el ritmo del habla, la entonación y la calidad de la voz. Por el otro, transcriben los audios y analizan esas transcripciones con métricas que revelan alteraciones en los conceptos y los patrones sintácticos empleados, la organización y la emocionalidad del discurso. Explorar esas anomalías permitirá predecir los déficits cognitivos y las alteraciones cerebrales de los pacientes.

“Gracias a la Inteligencia Artificial podremos analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones relacionados con la demencia”, señaló Ibañez. “Este estudio podría permitir una comprensión más profunda de la enfermedad en el contexto latinoamericano, y el diseño de tratamientos e intervenciones más adecuados para la población de la región”, aseguró.

Por su parte, García explicó que si bien los análisis automatizados del lenguaje están creciendo mucho en el mundo para descubrir marcadores de estas enfermedades, la enorme mayoría de la evidencia proviene de hablantes de inglés que residen en países de altos ingresos. “Los resultados de esas poblaciones no son extrapolables a latinoamericanos hispanohablantes. Por eso, con este método, esperamos proporcionar la primera validación de este abordaje para la población latina, abordando características socioambientales propias de pacientes en Argentina, Chile, Colombia, México y Perú, en comparación con pacientes de los Estados Unidos”.

A futuro, según los científicos, este estudio podría reducir el costo y tiempo de las evaluaciones de la demencia, y promover intervenciones tempranas y terapias específicas ante los diagnósticos más precisos. “Gracias a la Inteligencia Artificial podemos analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones relacionados con la demencia. El consorcio ReDLat brinda una oportunidad única para acceder a una muestra muy diversa, de gran tamaño, y con acceso a muchos datos de genética, neuroimágenes, estudios clínicos y de determinantes sociales de salud. En base a ello, podremos desarrollar y validar herramientas de IA y análisis de lenguaje específicas para la población latinoamericana. Esperamos poder hacer un estudio sistemático y robusto para mejorar el diagnóstico y caracterización de la demencia en Latinoamérica”, concluyó Ibañez.