En el artículo anterior, se explicó cómo la IA (Inteligencia Artificial) juega un papel importante en la aplicación de métodos de aprendizaje automático y minería de datos en la investigación de la diabetes mellitus de tipo 2 (T2D), permitiendo aprovechar el análisis de grandes volúmenes de datos disponibles relacionados con los pacientes (diagnósticos, exámenes, muestras, biomédicos, etcétera) para extraer conocimiento y realizar tratamientos predictivos más personalizados, que disminuyan la probabilidad de desarrollar complicaciones futuras, mejorando la calidad de vida. Los retos principales serían:

• Desarrollo de un sistema de diagnóstico. En los últimos años se han desarrollado diferentes técnicas para procesado automático de imágenes, pero la realidad es que en la práctica clínica actual apenas se utilizan, lo que hace que mucha información (no visible con el ojo humano) con gran potencial no esté siendo analizada para caracterizar al paciente y ayudar en la toma de decisiones.
• Desarrollo de un sistema que permita detectar el diagnóstico y complicaciones del T2D de forma automatizada. Hay que tener en cuenta el volumen y diversidad de la información, así como el coste de capturar dicha información de los pacientes por el número de pruebas clínicas que esto implica. Sin embargo, los avances potenciales compensarán en el largo tiempo los costes.

Pilar Ruiz Ayuso, Head of Innovation.

La demencia en cifras

El incremento de la esperanza de vida está propiciando el aumento de la incidencia de enfermedades como la demencia. En el mundo entero hay unos 50 millones de personas que la padecen, y cada año se registran 10 millones de nuevos casos, previendo que para el año 2050 la cifra se triplique.

La comunidad científica y la sociedad se están volcando en la investigación de esta patología para tratar de frenar sus efectos y proporcionar calidad de vida a las personas que la padecen: De hecho, la OMS reconoce su tratamiento como una prioridad para la salud pública.

¿En qué consiste la demencia y de qué medios se disponen para su detección?

La demencia es la pérdida progresiva de funciones cognitivas. Es la consecuencia de una alteración degenerativa caracterizada por la presencia de múltiples déficits cognitivos. Se manifiesta con múltiples síntomas, entre ellos, por ejemplo, con un deterioro de la memoria (alteración en la capacidad para aprender nueva información o recordar información aprendida previamente) y afasia (pérdida de capacidad de producir o comprender el lenguaje), apraxia (deterioro de la capacidad para llevar a cabo actividades motoras, a pesar de que la función motora esté intacta), agnosia (fallo en el reconocimiento o identificación de objetos, a pesar de que la función sensorial esté intacta) y/o alteración de la ejecución (planificación, organización, secuenciación y abstracción). Estos déficits provocan un significativo deterioro de la actividad de las personas.

Como es una enfermedad que se manifiesta de forma gradual, el cerebro va sufriendo cambios funcionales antes de que aparezcan los cambios estructurales asociados a esta patología en los resultados de imágenes. Los profesionales de la salud no tienen actualmente una manera definitiva de identificar quién tiene demencia precoz o qué casos de deterioros leves cognitivos pueden progresar hacia una demencia más severa.

El coste que ocasionaría la expansión de esta enfermedad es alarmante. Sólo la atención sanitaria a los pacientes con demencia podría suponer más de 10.000 millones de euros anuales (Fundación Española de Enfermedades Neurológicas, 2011). Por tanto, la elevada prevalencia de la demencia debido al aumento de la esperanza de vida desencadena serios costes económicos.

Aplicando la IA en casos de uso reales

Teniendo en cuenta todo lo expuesto, se está avanzando en proyectos de investigación, en la aplicación de métodos de aprendizaje automático y minería de datos, donde se enseña a la máquina a dar soporte a acciones que buscan paliar el avance de la enfermedad mediante ejercicios, tanto físicos como cognitivos. Entre estas acciones se encuentran:

• Sistemas de soporte al ejercicio físico. En estos proyectos, la IA ayuda a determinar el tipo de movimientos que están haciendo los pacientes que son siempre recomendados por los profesionales de la salud, con el objetivo de obtener información del gesto realizado por la persona y extraer las características que puedan informar al propio sistema sobre la posición del cuerpo o de alguna de las partes del mismo.

La información se recogerá a través de unos sensores inalámbricos y cámaras, tanto de parámetros fisiológicos como de actividad, donde se almacenará toda la información en un sistema IA para su aprendizaje. Como punto importante, hay que destacar que este algoritmo de detección y seguimiento permite realizar el análisis de los gestos, incluso en situaciones en las que existan partes del cuerpo no directamente visibles por la cámara.

A parte se irá retroalimentando bidireccionalmente la información entre el facultativo que realiza las recomendaciones y el usuario que las ejecuta, cerrándose el circuito de aprendizaje para mejorar las recomendaciones realizadas en el modelo de ML.

• Sistema de soporte al ejercicio cognitivo. Este tipo acciones engloban aquellas que tiene como objetivo crear herramientas/servicios de estimulación y seguimiento cognitivo personalizado y “ecológico”, que tengan una relación directa con la vida cotidiana de la persona mayor.

La IA puede dar soporte al entrenamiento cognitivo para potenciar la autonomía de las personas con deterioro cognitivo leve, de forma que puedan seguir viviendo en su domicilio. Estas herramientas permiten trabajar aspectos específicos como la atención y la velocidad de procesamiento, así como la memoria, el razonamiento lógico y la resolución de problemas. La IA permitirá pasar de los actuales sistemas de juegos basados en niveles homogéneos a sistemas que se comportan de manera mucho más efectiva al adaptarse al usuario, mejorando la adherencia al uso y la “generalización” de los resultados derivados del entrenamiento a su vida cotidiana.

Retos tecnológicos para el desarrollo de soluciones aplicados al Síndrome Metabólico

Los retos tecnológicos a los que nos enfrentamos principalmente son los siguientes:

• Un sistema experto necesita tener codificado de forma explícita el conocimiento que precisa para su funcionamiento, y a pesar de que existen libros y revistas especializadas, habría que obtenerlo directamente de uno o más expertos en la materia.

La obtención y codificación de este conocimiento es una tarea compleja debido a que se trata generalmente de un conocimiento implícito y de naturaleza heurística, es decir, un paciente explicará posiblemente síntomas diferentes a otro aunque padezcan el mismo trastorno. En este caso, el sistema experto ha de estar codificado de forma que plantee soluciones y resuelva problemas, tanto a nivel más general, como a cada problema concreto. Las personas encargadas de esta labor son los denominados Ingenieros del Conocimiento, que aplican técnicas de Ingeniería del Conocimiento para la realización de su trabajo.

• Adaptar la aplicación y la forma que tiene de captar información a un entorno tan complejo y cambiante como es el del proceso de deterioro cognitivo, y que por la tipología de usuario puede ser reacio al uso de nuevas tecnologías y hacerlo sin que suponga un exceso de trabajo ni para el personal sanitario ni para el paciente, mientras que sí suponga una herramienta terapéutica útil.

• Modelar el conocimiento sobre el deterioro cognitivo particular, de una manera que no exija mucha carga de trabajo en la parametrización, adaptándose automáticamente para que sea realmente útil, y utilizar tecnologías semánticas como las ontologías y modelos de decisión basados en reglas SWRL.

En conclusión, el incremento de la esperanza de vida está propiciando el aumento de la incidencia de enfermedades como la demencia, y hay evidencias científicas que apuntan a que la práctica de ejercicio físico moderado de forma regular protege contra su aparición. Poder hacer uso de la información arrojada de los movimientos gesticulares dirigidos por profesionales de la salud, mediante sistemas de IA, ayuda a prevenir o detectar con la mayor antelación posible la degeneración de la demencia.