Utilizando los primeros datos de resonancia magnética de pacientes con esclerosis múltiple, extraídos de s Servicio de Neurología del Hospital Clínico de Santiago de CompostelaEl programa utiliza inteligencia artificial para predecir la evolución de estos pacientes a lo largo de 10 años de forma muy precisa, con casi un 90 por ciento de certeza, afirma el grupo en un nuevo estudio. Investigación traslacional en enfermedades neurológicas (RIED) del IDIS y del IIS Galicia.
La investigación que se publicó Más unoanalizaron un total de 446 registros de personas afectadas con al menos un año de seguimiento.
Este modelo de aprendizaje automático predice la progresión de la discapacidad en pacientes con EM utilizando datos de resonancia magnética de referencia y evaluaciones clínicas utilizando «Escala ampliada del estado de discapacidad».
«El trabajo ofrece nuevos modelos para describir la progresión de los pacientes con programas de IA que predicen sus trayectorias utilizando estos descriptores, y también nos ofrece información sobre qué factores contribuyen a dicha evolución, como la edad de aparición o las lesiones», explica G. la primera autora de la obra, Silvia Campanioni.
Así, la investigación permitirá optimizar la posología del tratamiento de la esclerosis múltiple según la posología y duración del tratamiento, así como optimizar su uso en función del perfil de cada paciente o tratamiento, mejorando al mismo tiempo. trayectoria mediante el uso de predictores de ML convencionales.
En cuanto a los resultados más destacables, el estudio encontró que «edad de debut» Es una de las especificaciones más influyentes para los modelos regresores desarrollados. Además, el número de lesiones cerebrales superiores a nueve en la resonancia magnética inicial surgió como la variable más influyente en las decisiones del modelo clasificador.
«El trabajo tiene un impacto significativo no sólo en términos científicos y técnicos, sino también en términos económicos y sociales, relacionados con la salud, la calidad de vida y la cooperación al desarrollo», afirma el investigador del IDIS. Roberto Ags, el último autor del proyecto. «Podemos obtener evidencia objetiva e indicadores de intervenciones preventivas para ayudar a predecir la eficacia terapéutica del tratamiento», explica.
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad inflamatoria y neurodegenerativa crónica que causa desmielinización y acumulación de discapacidad a largo plazo. La activación autorreactiva de la inmunidad adaptativa juega un papel destacado en la EM. Aunque se desconoce la causa de la enfermedad, todo apunta a una interacción entre genes y factores de riesgo ambientales, virales y de estilo de vida.
Según los datos obtenidos por el equipo de investigación, el estudio con inteligencia artificial (IA) es capaz de proporcionar herramientas versátiles y potentes para el tratamiento de la EM. «Las tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, pueden apoyar la integración de factores biológicos, psicológicos y sociales en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de la EM, incluidas otras enfermedades», explica. César Vega.
La toma de decisiones terapéuticas en la EM sigue basándose en la integración de las mismas variables demográficas, clínicas y paraclínicas del paciente que hace años, como la resonancia y la presencia de bandas oligoclonales. «Aún quedan muchos desafíos abiertos en este campo, y las mejoras provienen de varias líneas de convergencia, como la integración de conjuntos de datos que pueden mejorar la personalización y las capacidades predictivas de los algoritmos de IA en la atención sanitaria», afirma el responsable del IDIS. grupo RIED, José María Prieto.
