Un increíble algoritmo de aprendizaje profundo detecta el alzhéimer con un 90% de precisión

No hay palo de la vida que no se haya visto tocado por la mano de la inteligencia artificial en los últimos tiempos: desde las múltiples aplicaciones de ChatGPT a su despliegue en los combates bélicos —el ex-CEO de Google cree que el impacto de la IA en la guerra será comparable al de las armas nucleares— o su uso en la medicina, donde su auge es imparable. 

Los avances conseguidos con la IA en el campo de la salud han sido absolutamente vertiginosos: los algoritmos pueden detectar el cáncer de mama con tanta o más precisión que los médicos, la inteligencia artificial de Avatar sirve para seguir el progreso de enfermedades raras del movimiento, y el aprendizaje automático ayuda a descubrir fármacos como los antibióticos con mayor rapidez. 

Un nuevo avance acaba de aterrizar y podría cambiar la detección de una de las grandes epidemias del siglo XXI: la del alzhéimer. Se calcula que el número de adultos con demencia superará los 150 millones en 2050. En este campo ha habido mucho movimiento reciente, desde test de detección rápida basados en biomarcadores de ADN a algoritmos que detectan cambios cerebrales previos.

Según recoge Fortune, el nuevo logro se trata de un modelo de aprendizaje profundo del Hospital General de Massachusetts que ha conseguido identificar el alzhéimer con una tasa de acierto superior al 90%. Es un método de aprendizaje automático modelado en redes neuronales artificiales para aprender con el ejemplo, al igual que un cerebro humano.

Este tipo de sistemas se han empleado para la detección de cáncer, las enfermedades cardíacas e incluso los casos asintomáticos de COVID-19.

Los investigadores, cuyo éxito aparece publicado en un estudio de la revista científica PLOS ONE, lograron más éxito que otros modelos comparativos de inteligencia artificial. Además, su modelo pudo detectar el alzhéimer independientemente de factores que suelen complicar la detección precoz, como la edad del paciente.

Increíble tasa de precisión del 90,2% para la tecnología de diagnóstico

Para entrenar a su modelo de aprendizaje profundo, los científicos utilizaron decenas de miles de imágenes de escáneres cerebrales recogidas de más de 10.000 personas, tanto con enfermedad de alzhéimer como sin ella. A continuación, el estudio contrastó el modelo con datos clínicos reales de diagnósticos de la enfermedad neurodegenerativa.

El modelo de aprendizaje profundo fue capaz de identificar los casos de alzhéimer con una tasa de precisión del 90,2%, cerca de 5 puntos porcentuales más que los modelos de IA más sencillos que no empleaban deep learning. Los resultados fueron mejores independientemente del cuándo, el dónde y la edad.

Esta molécula descubierta por casualidad en un laboratorio podría tener la llave para curar enfermedades como el alzhéimer, el párkinson o la ELA

Por establecer una comparativa, esta IA cosecha resultados mucho mejores que sus contrapartes humanas: una tasa de precisión del 90% en el diagnóstico de alzhéimer estaría a pasos agigantados por delante de las tasas de detección clínica humana, que, según un estudio de 2017, se sitúan en el 77%.

"Este es uno de los únicos estudios que utilizaron resonancias magnéticas cerebrales recopiladas de forma rutinaria para intentar detectar la demencia", explica en el comunicado de prensa Matthew Leming, investigador del Hospital General de Massachusetts y autor principal del estudio. 

El prometedor futuro del aprendizaje automático

La IA podría ayudar a reducir la cantidad de diagnósticos erróneos: un estudio apunta a que en Estados Unidos 7 millones de personas padecen un diagnóstico fallido en urgencias cada año. De ellas, 3 sufren efectos adversos y más de 370.000 padecen una discapacidad permanente o fallecen. 

El año pasado, una revisión bibliográfica de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico concluyó que la tecnología es prometedora en campos como el cáncer, la diabetes y el diagnóstico del alzhéimer. 

En este último caso, es fundamental avanzar en la precisión: un estudio de 2017 con más de 900 personas reveló que hasta uno de cada 4 pacientes de alzhéimer había sido diagnosticado erróneamente. Muchos síntomas se solapan con otros trastornos neurológicos comunes, como los cuerpos de Lewy o la demencia frontotemporal. 

En cuanto a su prevención, otro modelo reciente de IA creado en la Universidad de Florida analizó los historiales médicos electrónicos para predecir qué pacientes corrían un alto riesgo de desarrollar alzhéimer 5 años antes del diagnóstico. Un ejemplo más de que la IA no tiene que ser un feroz enemigo que te quite el trabajo, sino que puede hacer también mucho por tu salud.