El aprendizaje automático o machine learning se pone aquí al servicio de los profesionales de la salud, a los que complementa en la detección temprana de enfermedades.

Este apoyo a los médicos  supone todo un reto en el caso del Alzheimer, considerado como una de las epidemias más preocupantes del siglo XXI, y no sólo por la cantidad de afectados en el mundo, sino por la progresión devastadora con la que se viene manifestando.

Cada siete segundos se produce un nuevo diagnóstico de esta patología en el planeta y la previsión, según la World Health Organization, es que afecte a 152 millones de personas en 2050. En nuestro país, este mal 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.

El diagnóstico temprano, clave para mejorar la calidad de vida de los pacientes de Alzheimer y sus familias

En este contexto de lucha por contener el avance de la enfermedad, 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 este caso 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, recalcan 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. Así, “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, tanto permitiendo 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.

Este proyecto viene a sumarse a otros que otorgan a esta consultora tecnológica el liderazgo mundial en aplicaciones digitales para la salud. Con más de treinta años de experiencia en sistemas digitales, operaciones, estrategia y transformación, el sector salud es uno de los pilares de Scalian Group, con un volumen superior a los 550 millones de euros y cuatro sedes en nuestro país.