Hace apenas una semana os hablamos de como los avances en la Inteligencia Artificial en el campo de la medicina la habían convertido en uno de los mejores aliados de los investigadores para luchar contra la COVID utilizando algoritmos para determinar qué factores provocan que el virus afecte más a unas personas que otras o para descubrir qué fármacos ya aprobados por la FDA podrían ser eficaces para tratar los síntomas que produce el virus.
Llevamos desde hace ya varios años trabajando con los avances en Inteligencia Artificial, en el campo de del Machine Learning, y en su aplicación práctica en muchos campos. Como es normal, hemos aplicado en profundidad el Machine Learning a la Ciberseguridad, pero también vemos cómo avanza la Inteligencia Artificial en otros campos. Hoy os hablaré de otra de las aplicaciones más recientes de la IA en el campo de la medicina, en este caso os contaremos cómo es posible predecir cuándo una persona podría tener la enfermedad de Alzheimer.
Figura 1: Inteligencia artificial para la detección prematura y el tratamiento del Alzheimer
Llevamos desde hace ya varios años trabajando con los avances en Inteligencia Artificial, en el campo de del Machine Learning, y en su aplicación práctica en muchos campos. Como es normal, hemos aplicado en profundidad el Machine Learning a la Ciberseguridad, pero también vemos cómo avanza la Inteligencia Artificial en otros campos. Hoy os hablaré de otra de las aplicaciones más recientes de la IA en el campo de la medicina, en este caso os contaremos cómo es posible predecir cuándo una persona podría tener la enfermedad de Alzheimer.
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| Figura 2: Libro de Machine Learning aplicado a Ciberseguridad de Carmen Torrano, Fran Ramírez, Paloma Recuero, José Torres y Santiago Hernández |
El Alzheimer de por sí es una enfermedad silenciosa, y que en algunas ocasiones tarda en detectarse. Su característica más común y por la que más se conoce es la perdida de memoria inmediata y la perdida de otras capacidades mentales. Se dice que es una enfermedad silenciosa porque en las personas de avanzada edad es muy común experimentar pequeños olvidos que son parte del envejecimiento natural y esto oculta los comienzos de la enfermedad.
Figura 3: Cerca de 800.000 personas padecen Alzheimer en nuestro país.
Entre los síntomas más comunes del Alzheimer se encuentran la perdida de memoria, el deterioro en la capacidad motora, la perdida de energía y los problemas de orientación y de atención. Estos síntomas suelen mostrar una fase de la enfermedad ya avanzada pero un tratamiento prematuro de la enfermedad puede ayudar a que la aparición de estos síntomas se retrase.
Durante la pandemia el colapso del sistema sanitario ha sido uno de los principales problemas a los que se ha enfrentado la mayoría de los países, no solo por la gran cantidad de ingresos en las UCI sino porque ha habido millones de pacientes que ya fuese por miedo la COVID o por el propio colapso del sistema sanitario no han acudido a sus revisiones periódicas. En el caso de nuevos pacientes de Alzheimer y otras enfermedades degenerativas el confinamiento en la vivienda y la falta de atención médica han provocado el avance más rápido de las mismas.
Figura 4: Células cerebrales de una persona afectada por Alzheimer.
Por suerte los doctores no tardarán en contar con un gran aliado como es la Inteligencia Artificial para ayudarles a detectar el Alzheimer y otros tipos de demencia de forma prematura. Un equipo de investigadores de la farmacéutica Pfizer e IBM han desarrollado un modelo que sería capaz de detectar los primeros signos de la enfermedad a través del análisis de la escritura de los pacientes (centrándose en los patrones lingüísticos y en el uso de las palabras).
No es la primera vez que se utiliza la Inteligencia Artificial para estudiar posibles casos de demencia, sin embargo, en los casos anteriores era necesario la realización de pruebas clínicas (como escáneres cerebrales) a los pacientes para luego analizar los resultados de dichas pruebas y compararlos con una gran base de datos.
En una entrevista para la revista Scientific American, Ajay Royyuru, encargado del departamento de salud e investigación de ciencias de la vida explicaba que el uso de IA en estos casos proporciona grandes ventajas a los expertos a la hora de detectar cambios sutiles en el comportamiento de los pacientes que podrían indicar fases tempranas de la enfermedad antes de que se haya dado un diagnóstico clínico.
En una entrevista para la revista Scientific American, Ajay Royyuru, encargado del departamento de salud e investigación de ciencias de la vida explicaba que el uso de IA en estos casos proporciona grandes ventajas a los expertos a la hora de detectar cambios sutiles en el comportamiento de los pacientes que podrían indicar fases tempranas de la enfermedad antes de que se haya dado un diagnóstico clínico.
“Estos resultados en realidad podrían alertarte de algunos cambios que indican que deberías hacerte un examen más completo”.
Para el estudio de Pfizer e IBM se utilizaron los resultados de un estudio previo (Framingham Heart Study) que recogía información de 14.000 personas de tres generaciones distintas desde 1948. En ese estudio una de las pruebas que se les pedía a los pacientes consistía en pedir a los pacientes que describiesen una imagen y transcribir su respuesta. Con las respuestas obtenidas el modelo de IBM fue capaz de detectar características lingüísticas que suelen asociarse a signos tempranos del deterioro cognitivo como el uso palabras repetidas, faltas de ortografía o la ausencia de oraciones gramaticalmente complejas.
En la primera prueba realizada por el modelo su eficacia fue del 70%, según el estudio de Framingham la mayoría de los pacientes seleccionados por la IA desarrolló síntomas de Alzheimer antes de los 85 años. Por desgracia esta prueba esta basada en resultados históricos y en los que participaron ciertos grupos étnicos, por lo tanto, el modelo no podría aplicarse directamente en la población de cualquier país, sin embargo, esto no deja de ser una de las mayores contribuciones al estudio de este tipo de enfermedades. Al haber comprobado la eficacia de este modelo de Pfizer e IBM basado en datos históricos se demuestra que sería posible crear un modelo similar aplicado a la actualidad, aunque sería necesario la realización de un nuevo estudio con datos actualizados y que englobase todo tipo de pacientes.
Este no es el único caso en el que se ha utilizado la inteligencia artificial para luchar contra el Alzheimer y otros tipos de demencia, de hecho, ya se ha utilizado un modelo similar al que os hablamos hace unos días para detectar que fármacos ya aprobados por la FDA podrían ser eficaces para combatir la COVID. En este caso, al igual que en el que os acabamos de mencionar los medicamentos tendrían que enfrentarse a estudios in vitro e in vivo para garantizar su eficacia. El algoritmo en cuestión ayuda a encontrar que fármacos son más efectivos o tienen unas propiedades mas beneficiosas para los pacientes y así poder centrar la investigación en aquellos que parecen más prometedores.
El algoritmo resultante de la colaboración entre la HMS (Harvard Medical School) y el Hospital General de Massachusetts, que ha recibido el nombre de DRIAD, estudia como se comportan las células cerebrales cuando son expuestas a determinados fármacos con el fin de determinar cuales de ellos tienen propiedades protectoras o dañinas para las células cerebrales. DRIAD también permite a los investigadores analizar sobre qué proteínas actúan estos fármacos y cómo influye esto al avance y comportamiento de la enfermedad.
Por último, quería hablaros de un proyecto que analiza los micro gestos de los pacientes con el fin de detectar si están sufriendo algún dolor. Dependiendo de la cultura a la que pertenezcamos nuestras expresiones y gestos son diferentes, esto también ocurre a la hora de expresar sentimientos como la alegría o el dolor. En esto se ha basado el estudio desarrollado por Pau Rodríguez, investigador de la empresa canadiense Element AI y profesor adjunto de la Universidad Autónoma de Barcelona. Gracias a esta tecnología es posible detectar estos gestos sutiles que realizamos involuntariamente y que no pueden ser falsificados. La IA incluso es capaz de detectar cuándo estos gestos se exageran ya que el algoritmo se entrenó utilizando vídeos de personas cuyo umbral del dolor se estaba registrando en una escala objetiva.
Al igual que es posible utilizar los microgestos para saber si una persona esta sufriendo dolor es posible aplicar esta tecnología para analizar si un paciente tiene síntomas prematuros de demencia. Para comprobarlo se desarrolló un test que ha recibido el nombre de “praxis” y que se esta poniendo a prueba en el Hospital Universitario de Niza. El test consiste en hacer que los pacientes realicen una serie de gestos con las manos, el médico pide que reproduzcan determinados gestos mientras que la IA analiza si hay olvidos, confusiones o algunos fallos sutiles a la hora de realizarlos.
Por el momento los resultados del experimento han sido cuanto menos prometedores ya que la Inteligencia Artificial ha sido capaz de detectar de forma prematura casos de Alzheimer que los doctores no han sido capaces de diagnosticar hasta que la enfermedad ya ha avanzado. El estudio de Pau Rodríguez ha sido premiado recientemente por la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA.
Figura 5: El Farmingham Heart Study comenzó en el año 1948 y a día de hoy sigue recopilando datos para evaluar los factores que afectan a algunas enfermedades.
Este no es el único caso en el que se ha utilizado la inteligencia artificial para luchar contra el Alzheimer y otros tipos de demencia, de hecho, ya se ha utilizado un modelo similar al que os hablamos hace unos días para detectar que fármacos ya aprobados por la FDA podrían ser eficaces para combatir la COVID. En este caso, al igual que en el que os acabamos de mencionar los medicamentos tendrían que enfrentarse a estudios in vitro e in vivo para garantizar su eficacia. El algoritmo en cuestión ayuda a encontrar que fármacos son más efectivos o tienen unas propiedades mas beneficiosas para los pacientes y así poder centrar la investigación en aquellos que parecen más prometedores.
Figura 6: Harvard Medical School utiliza la IA para estudiar fármacos eficaces contra el Alzheimer.
El algoritmo resultante de la colaboración entre la HMS (Harvard Medical School) y el Hospital General de Massachusetts, que ha recibido el nombre de DRIAD, estudia como se comportan las células cerebrales cuando son expuestas a determinados fármacos con el fin de determinar cuales de ellos tienen propiedades protectoras o dañinas para las células cerebrales. DRIAD también permite a los investigadores analizar sobre qué proteínas actúan estos fármacos y cómo influye esto al avance y comportamiento de la enfermedad.
Por último, quería hablaros de un proyecto que analiza los micro gestos de los pacientes con el fin de detectar si están sufriendo algún dolor. Dependiendo de la cultura a la que pertenezcamos nuestras expresiones y gestos son diferentes, esto también ocurre a la hora de expresar sentimientos como la alegría o el dolor. En esto se ha basado el estudio desarrollado por Pau Rodríguez, investigador de la empresa canadiense Element AI y profesor adjunto de la Universidad Autónoma de Barcelona. Gracias a esta tecnología es posible detectar estos gestos sutiles que realizamos involuntariamente y que no pueden ser falsificados. La IA incluso es capaz de detectar cuándo estos gestos se exageran ya que el algoritmo se entrenó utilizando vídeos de personas cuyo umbral del dolor se estaba registrando en una escala objetiva.
Figura 7: Pau Rodríguez, investigador de Element AI recientemente premiado por la SCIE.
Al igual que es posible utilizar los microgestos para saber si una persona esta sufriendo dolor es posible aplicar esta tecnología para analizar si un paciente tiene síntomas prematuros de demencia. Para comprobarlo se desarrolló un test que ha recibido el nombre de “praxis” y que se esta poniendo a prueba en el Hospital Universitario de Niza. El test consiste en hacer que los pacientes realicen una serie de gestos con las manos, el médico pide que reproduzcan determinados gestos mientras que la IA analiza si hay olvidos, confusiones o algunos fallos sutiles a la hora de realizarlos.
Por el momento los resultados del experimento han sido cuanto menos prometedores ya que la Inteligencia Artificial ha sido capaz de detectar de forma prematura casos de Alzheimer que los doctores no han sido capaces de diagnosticar hasta que la enfermedad ya ha avanzado. El estudio de Pau Rodríguez ha sido premiado recientemente por la Sociedad Científica Informática de España y la Fundación BBVA.
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