La consultora tecnológica Scalian ha creado un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar la enfermedad con una precisión cercana al 100% a través de resonancias magnéticas. Este avance permite un diagnóstico temprano y personalizado, mejorando significativamente la calidad de vida de los pacientes y sus familias.

El aprendizaje automático o machine learning se pone al servicio de los profesionales de la salud, a los que complementa en la detección temprana de enfermedades, como es el caso del Alzheimer. Cada siete segundos se produce un nuevo diagnóstico de esta patología en el planeta y la previsión, según la OMS es que afecte a 152 millones de personas en 2050. En España esta enfermedad neurodegenerativa se ha identificado ya en 1.200.000 pacientes y según la Sociedad Española de Neurología, el Alzheimer es la demencia con más afectación y se ha convertido en un problema sanitario y económico de primera magnitud.

En la lucha para contener el avance del Alzheimer, los modelos de inteligencia artificial aplicados a imagen médica, se presentan como una solución sanitaria disruptora, a la vez que sencilla de implementar. Basada en la detección por imagen, en el caso del modelo desarrollado por Scalian Spain mediante una resonancia magnética T1, logra detectar el grado de manifestación de la enfermedad en el paciente.

La clasificación y etiquetación de la resonancia se basa en el CDR, Clinical Demential Rating, que establece una escala global de cinco puntos que abarca seis ejes: la memoria, la orientación, el juicio, la resolución de problemas, el desempeño en comunidad, además del rendimiento en casa, las aficiones y el cuidado personal.

El sistema de valoración es básico. Las puntuaciones, del 0 al 3, se basan en la clasificación estándar de la comunidad médica internacional para el Alzheimer. Una puntuación de 0 descarta la enfermedad, 0,5 se traduce en demencia muy leve, el 1 leve, el 2 moderada y el 3 severa.

Este método, explican desde Scalian Spain, donde se ha desarrollado este proyecto, no sustituye a la toma de decisiones del médico, sino que le ayudan a realizar una interpretación más rápida y precisa de los datos a la hora de realizar su diagnóstico. De esta forma, “este modelo de vanguardia logra una precisión superior al 90%, llegando incluso al 99% en casos específicos, lo que le convierte en una herramienta invaluable para la práctica clínica”.

El apoyo de este prediagnóstico mediante el empleo de IA en imagen médica supone, además, mejoras significativas para la calidad de vida del paciente de Alzheimer, ya que facilita un diagnóstico precoz como un análisis personalizado, lo que se traduce en tratamientos y cuidados específicos implementados en cada momento de avance de la enfermedad.