Investigadores españoles utilizan IA para prever la evolución de pacientes con esclerosis múltiple
Resumen
El Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago ha desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial que puede prever la progresión de la esclerosis múltiple con un 90% de precisión, lo que podría mejorar tanto el diagnóstico como el tratamiento.
Generado por Inteliegenica Artifical (OpenAI)
Los investigadores del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela han alcanzado un avance significativo al utilizar un sistema de aprendizaje automático que predice con una certeza cercana al 90%.
La esclerosis múltiple, una enfermedad neurodegenerativa, autoinmune y crónica, afecta a 1.800 nuevos pacientes en España cada año, con más de 50.000 personas afectadas en el país, 700.000 en Europa y 2,5 millones en todo el mundo. A pesar de su prevalencia, aún no existe un tratamiento definitivo y los métodos para comprenderla son limitados.
Una de las mayores dificultades ha sido predecir cuándo la enfermedad progresará a su fase secundaria y definitiva. Los síntomas, como fatiga, deterioro cognitivo y problemas motores, inicialmente aparecen en brotes que pueden desaparecer temporalmente. Sin embargo, en la fase progresiva, estos brotes dan paso a un deterioro continuo, cuyo momento de transición ha sido difícil de determinar.
El Grupo de Investigación Traslacional en Enfermedades Neurológicas (ITEN) del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela ha publicado un estudio en Plos One que muestra cómo un modelo de aprendizaje automático puede predecir la progresión de la discapacidad en 446 pacientes con esclerosis múltiple. Utilizando datos de resonancias magnéticas y evaluaciones clínicas iniciales, el sistema de IA analiza y predice con precisión las trayectorias de los pacientes.
"Este trabajo introduce nuevos modelos que utilizan programas de IA para prever la evolución de los pacientes, utilizando descriptores como la edad de inicio y las lesiones", explicó Silvia Campanioni, autora principal del estudio.
Este avance no solo permite predicciones con alta certeza, sino que también identifica factores clave que influyen en el deterioro de los pacientes, lo cual podría mejorar significativamente tanto el diagnóstico como el tratamiento de la esclerosis múltiple en el futuro.
