Con inteligencia artificial, médicos logran predecir 10 años antes aparición de diabetes y alzhéimer
IA permitió a los investigadores predecir con precisión la probabilidad de que una persona desarrolle una enfermedad antes de que aparezcan los síntomas.
Científicos escoceses que utilizan inteligencia artificial para analizar datos médicos han podido predecir la probabilidad de que una persona desarrolle enfermedades cardíacas, diabetes tipo 2 y alzhéimer hasta 10 años antes de su aparición.
Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para estudiar muestras de sangre de más de 45.000 personas.
Con inteligencia artificial, médicos logran predecir 10 años antes aparición de diabetes y alzhéimer
Estas herramientas de inteligencia artificial pudieron identificar patrones de proteínas presentes en la sangre vinculados a un mayor riesgo de enfermedad, lo que permitió a los investigadores predecir con precisión la probabilidad de que una persona desarrolle una enfermedad antes de que aparezcan los síntomas.
Los expertos afirman que poder detectar señales de alerta temprana para un amplio conjunto de afecciones puede generar oportunidades de intervención y prevención tempranas.
El equipo de estudio, en el que participaron investigadores de la Universidad de Edimburgo y los colaboradores comerciales Optima Partners y Biogen, analizó muestras de sangre del Biobanco del Reino Unido, una base de datos de información genética y de salud de 500.000 participantes de este país.
Para ello utilizaron herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar patrones de proteínas en la sangre que eran indicativos del desarrollo de enfermedades comunes, como alzhéimer, las enfermedades cardíacas y diabetes.
La información del diagnóstico de la enfermedad se tomó de los registros médicos de los participantes hasta 10 años después de las mediciones de las muestras de sangre.
Luego, el equipo probó si los patrones podían usarse para diagnosticar enfermedades en las muestras de sangre de un grupo separado de individuos, cuyos datos no se habían utilizado para crear los patrones de proteínas.
Descubrieron que los patrones de proteínas mejoraron la precisión de la predicción más allá de los factores de riesgo tradicionales, como la edad, el sexo, los hábitos de vida, el colesterol y otras variables clínicas comúnmente medidas.
No se espera que la implementación de esta forma de análisis sea inmediata, pero los expertos dicen que su investigación es un avance prometedor en la predicción de riesgos.
El estudio fue publicado en la revista Nature Aging y fue financiado por Wellcome.
“Es alentador ver el gran potencial que tiene una sola muestra de sangre para predecir una variedad de resultados de enfermedades”, dijo en un comunicado la Dra. Danni Gadd, estudiante de doctorado, Grupo Marioni, de la Universidad de Edimburgo y una de las autoras de la investigación.
“Ser capaz de detectar señales de advertencia tempranas para un amplio conjunto de afecciones puede generar oportunidades de intervención y prevención tempranas, lo que marca un momento importante para la industria de la atención médica”, agregó.
El Dr. Chris Foley, director general y científico jefe de Optima Partners, dijo que aún se necesita más trabajo para convertir estos hallazgos en algo práctico en el ámbito clínico.
“Sin embargo, nuestros descubrimientos sientan bases sólidas para la inclusión de nuevas señales de predicción de riesgos que arrojen luz sobre posibles vías y mecanismos subyacentes a las enfermedades”, señaló.
“Un reconocimiento de patrones como este no sería posible sin la moderna tecnología de aprendizaje automático y su capacidad para analizar datos a esta escala, lo que a su vez nos permitirá abordar algunos de los desafíos de atención médica más urgentes de nuestro tiempo”, agregó Foley.
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