«Análisis Computarizado de la Conducta (ACC) como predictor del rendimiento cognitivo» se denomina el proyecto presentado en la Unne el viernes y que es dirigido por el doctor Diego Fernández Slezak, del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA/Conicet), y co-dirigido por la doctora Lucía Crivelli, jefa de Neuropsicología en Fleni.
Tiene por fin la detección temprana del deterioro cognitivo leve, que a menudo es precursor del Alzheimer, combinando metodologías de investigación en neurociencias que integren la evaluación neuropsicológica estandarizada con herramientas de Inteligencia Artificial (IA) aplicadas al análisis de la conducta y del lenguaje.
Específicamente, se busca que las tradicionales pruebas que se usan para evaluar pacientes con posibilidades de demencia, que requieren ser realizadas en hospitales, puedan ser realizadas, apoyadas en la Inteligencia Artificial, a través de un screening on-line o a distancia, sin necesidad de ir a un hospital.
Como parte de ese objetivo, se hizo un protocolo inicial, con pacientes de Fleni, y se comprobó que usando Inteligencia Artificial se puede, con un 80% de precisión, predecir las capacidades de habilidades cognitivas en pacientes con posibilidades de demencia.
Tras esa experiencia, los responsables del proyecto decidieron expandir el desarrollo aplicándolo en otras instituciones y áreas geográficas, y la Unne se constituye en uno de los primeros lugares del interior del país que se suman al objetivo de federalizar la propuesta.
En ese marco, el viernes en la sede la Facultad de Medicina de la Unne se realizó la presentación oficial del proyecto al que se sumará la universidad.
El acto contó con la presencia de integrantes del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA/Conicet) y del Instituto Fleni, del rector de la Unne, doctor Omar Larroza, que será el director regional del proyecto; la doctora Laura Leiva, secretaria general de Ciencia y Técnica de la Unne; y demás responsables de la iniciativa, así como del grupo de profesionales de la Facultad de Medicina y de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura que participarán como investigadores en el proyecto.
Durante la presentación se destacó que se busca fortalecer las capacidades del personal técnico de la Unne en la aplicación de protocolos de investigación en neurociencias, integrando la evaluación neuropsicológica estandarizada con la implementación de técnicas de inteligencia artificial (análisis computarizado de la conducta y del lenguaje).
Con la formación de especialistas de la Unne se pretende garantizar la correcta ejecución de estudios clínicos y la generación de biomarcadores tempranos de deterioro cognitivo.
Relevancia
Diego Fernández Slezak, director de la investigación, explicó que el objetivo del uso de la IA aplicada a la salud mental es acortar la brecha en el acceso a la salud mental, pues casi un 90% de los casos de demencia no están detectados por falta de acceso al sistema de salud.
«Por eso la pregunta es cómo hacer para que todos los adultos mayores o personas que empiezan a tener algún síntoma de deterioro cognitivo puedan evaluarse aunque no haya un profesional disponible en ese momento o lugar. Y ahí es donde la IA viene a ayudar a favorecer el acceso a las evaluaciones», remarcó.
Comentó que el primer piloto del proyecto fue validado con pacientes del Fleni, que representa una muestra sesgada, por ser personas de altos ingresos y calidad educativa muy alta, y que buscan la atención profesional, lo cual no termina siendo representativo de toda la población.
«Ahora queremos determinar si el proyecto piloto es aplicable a otros lugares, en la vida real», para lo cual se iniciaron trabajos con otras instituciones de ciudad de Buenos Aires, provincia de Buenos Aires, y ahora en Corrientes y la región Nordeste con la participación de la Unne.
Por su parte, el doctor Gustavo Verón, investigador asistente de Conicet con sede de trabajo en el Instituto Fleni, resaltó que la iniciativa en marcha pretende aprovechar las y la Inteligencia Artificial y las herramientas de análisis computarizado de la conducta para identificar pacientes que podrían beneficiarse con un diagnóstico más certero.
Al respecto, señaló que en los casos de deterioro cognitivo leve que avanza a demencia, y esa demencia es por Alzheimer, el diagnóstico se realiza a través de biomarcadores, pero el acceso a biomarcadores termina siendo muy restrictivo, tanto geográficamente, por no estar disponibles en todas las instituciones de salud, así como económicamente, porque tienen un alto costo.
«Con este proyecto creemos poder ampliar la cantidad de personas que pueden beneficiarse con un diagnóstico temprano y accesible» manifestó, y agregó que eso permitiría favorecer la concurrencia posterior a la atención profesional personalizada para confirmar el diagnóstico o iniciar un tratamiento.
Los referentes del proyecto detallaron que la base de las pruebas son evaluaciones que se realizan de manera semiestructurada para evaluar cognitivamente a los pacientes y determinar distintos perfiles cognitivos para identificar cómo se desempeñan en la memoria, memoria visual, la atención el lenguaje y otras habilidades cognitivas que podrían predecir las posibilidades de deterioro de forma temprana.
Detalles del proyecto
Según se detalla en los fundamentos del proyecto presentado en la Universidad Nacional del Nordeste (Unne), la Enfermedad de Alzheimer (EA) es la principal causa de demencia a nivel mundial, responsable de entre el 60% y el 70% de los casos. La demencia constituye un síndrome caracterizado por el deterioro progresivo de las capacidades cognitivas y la autonomía, lo que la convierte en un problema de enorme relevancia sanitaria y social.
La EA suele transitar por tres fases: una etapa preclínica con cambios cerebrales sin deterioro cognitivo evidente; una fase prodrómica o de Deterioro Cognitivo Leve (DCL), en la cual los déficits son detectables, pero no incapacitan de manera significativa; y una fase de demencia, en la que los síntomas impactan fuertemente en la funcionalidad.
En este contexto, el Deterioro Cognitivo Subjetivo (DCS) adquiere relevancia como un posible marcador preclínico: se trata de la percepción de fallas cognitivas sin que se observen alteraciones objetivas en las pruebas.
Al respecto, durante la última década, los cambios en el lenguaje y la comunicación han sido objeto de estudio como indicadores tempranos de la EA, y las modificaciones sutiles en el discurso hablado o escrito pueden manifestarse años antes de la aparición de síntomas clínicos evidentes.
En este sentido, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y los métodos computacionales de inteligencia artificial permiten actualmente analizar grandes volúmenes de datos lingüísticos de manera rápida y precisa, extrayendo patrones característicos asociados al deterioro cognitivo. A ello se suma la posibilidad de incluir el análisis computarizado de la conducta (ACC), que no se restringe al lenguaje, sino que incorpora el estudio de la gestualidad y las expresiones no verbales.
«La integración de estas variables ofrece un abordaje innovador para la construcción de biomarcadores no invasivos, económicos y replicables, que superan la dependencia del criterio subjetivo del evaluador y potencian la detección temprana de alteraciones cognitivas», se resaltó.
Participación
de la UNNE
En cuanto a la integración de la Unne, la propuesta tiene como objetivo capacitar al personal técnico de la Unne en metodologías de investigación en neurociencias que integren la evaluación neuropsicológica estandarizada con herramientas de IA aplicadas al análisis de la conducta y del lenguaje.
La formación abarca tanto los fundamentos teóricos como los procedimientos prácticos para la administración e interpretación de baterías neuropsicológicas que evalúan funciones cognitivas y emocionales, garantizando la validez y confidencialidad de los datos.