Desarrollan una herramienta de IA capaz de predecir la evolución de los pacientes con esclerosis múltiple

Los altos niveles de precisión de la IA permiten escoger el tratamiento más adecuado para cada persona

Guardar
Paciente con esclerosis múltiple (Shutterstock)
Paciente con esclerosis múltiple (Shutterstock)

La esclerosis múltiple es una enfermedad que ataca al cerebro y que puede provocar discapacidad, en función de la ubicación y la gravedad del daño al sistema nervioso. Ahora, los científicos han descubierto cómo predecir la evolución de esta enfermedad. Un estudio internacional coordinado por el Hospital del Mar Research Institute de Barcelona ha desarrollado una herramienta basada en la inteligencia artificial (IA) para predecir cuál será la evolución de las personas diagnosticadas con esclerosis múltiple.

En el trabajo han participado también el Hospital Clínic de Barcelona, la Universidad Charité de Berlín (Alemania), el Hospital Policlínico San Martino de Génova (Italia) y el Hospital Universitario de Oslo (Noruega), ha informado este miércoles el Hospital del Mar en un comunicado. El trabajo, publicado en la revista Journal of Neurology, ha seguido durante dos años a un grupo de más de 300 pacientes con esclerosis múltiple y un centenar de personas sanas.

Te puede interesar: Javi Reig, entrenador personal, explica errores comunes en el gimnasio: “Puede haber un riesgo alto de lesión en el peso muerto si curvamos la lumbar”

En este periodo, se analizó su estado y se les evaluó a partir de diversas escalas clínicas y cognitivas, así como con pruebas de imagen y un completo análisis de su genética, como de las proteínas y de las células inflamatorias presentes en su sangre, y los datos se validaron con una segunda cohorte de 271 personas con esclerosis múltiple.

Más precisión, mejor tratamiento

La herramienta, desarrollada con diferentes enfoques de IA y de aprendizaje a partir de los datos de los participantes, logra “unos elevados niveles de precisión, sobre todo en relación con aquellos pacientes que sufrirán cambios en su estado y en los que tendrán que cambiar de tratamiento por otros más eficaces”.

La mano de un médico señala detalles cruciales en una tomografía de cerebro (Imagen ilustrativa Infobae)
La mano de un médico señala detalles cruciales en una tomografía de cerebro (Imagen ilustrativa Infobae)

El director del programa en Neurociencias del Hospital del Mar Research Institute y jefe del Servicio de Neurología del Hospital del Mar, Pablo Villoslada, ha afirmado que la investigación indica que a través de un estudio detallado de los pacientes y usando herramientas de IA se puede “perfilar qué pacientes serán más activos y, por lo tanto, aconsejarles con más conocimiento, tratamientos que pueden tener más efectos secundarios, pero que pueden ser más efectivos en el control de la enfermedad”.

Te puede interesar: Así financian las lentillas y gafas gratis en Alemania: la medida que valora la Sanidad en España

Pese a que no se puede usar en la práctica clínica, los resultados obtenidos en el desarrollo de la herramienta pueden permitir a los equipos que hacen seguimiento de los pacientes “disponer de información para poder decidir y escoger el mejor tratamiento”. Villoslada ha afirmado que “la combinación de información clínica y de resonancia magnética es lo que más ayuda a predecir la evolución de los pacientes y estos son datos que se pueden obtener fácilmente en el ámbito asistencial”.

La esclerosis múltiple en España

La esclerosis múltiple es una enfermedad crónica del sistema nervioso central que afecta a más de 50.000 personas en España. Se diagnostica principalmente entre los 20 y 40 años, siendo las mujeres dos veces más propensas a padecerla. Cerca de 2.3 millones de personas en el mundo tienen esclerosis múltiple, con alrededor del 90% experimentando fatiga y hasta un 80% sufriendo problemas de vejiga.

La prevalencia de la esclerosis múltiple ha aumentado en las últimas décadas en España, llegando a alcanzar entre 80 y 180 casos por cada 100.000 habitantes. Aunque se ha observado un aumento en la incidencia, se sugiere que esto podría deberse a una detección más exhaustiva de casos nuevos en años recientes.

Guardar