19/02/2023 - 18:00
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Investigadores españoles difunden los resultados de un estudio observacional que detalla el comienzo de los síntomas de la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) utilizando tecnología de última generación basada en la Inteligencia Artificial (IA), para acortar los tiempos de diagnóstico y tratamiento.
El estudio ha sido publicado por la revista ‘Scientific Reports’ y demuestra que la Inteligencia Artificial puede ayudar a los enfermos de ELA. Ha sido realizado por grupo de Investigación Savana, en colaboración con la Fundación Francisco Luzón.
El estudio, llevado a cabo por personal médico e investigador del Hospital Universitario de Albacete y el grupo Savana de Madrid, tenía como objetivo utilizar informes médicos de pacientes para describir el perfil clínico y los tiempos entre la aparición de síntomas, el diagnóstico y consecuencias del desarrollo de la ELA.
La Inteligencia Artificial vuelve a demostrar su aportación a la medicina
Según los expertos, "valiéndose de la tecnología 'EHRead NLP', la inteligencia artificial es capaz de extrapolar variables a través del procesamiento del lenguaje natural". Con esta base de datos, es posible analizar con mayor detalle la información clínica no estructurada en las historias clínicas electrónicas y reducir el tiempo de diagnóstico de la enfermedad.
"Definir cómo de rápido avanza la ELA es crucial para proporcionar a los pacientes una atención adecuada, retrasar en la medida de lo posible la progresión de la enfermedad y crear un marco para la evaluación de la eficacia del tratamiento en el diseño de ensayos clínicos", destacó la Fundación Luzón.
La investigación aplicando la Inteligencia Artificial logra una identificación detallada de los pacientes con ELA de la Red Asistencial Sescam (Castilla-La Mancha, España) para caracterizar su perfil demográfico y clínico, determinar el tiempo entre el inicio de los síntomas y el diagnóstico, y también detectar la aparición de las consecuencias específicas de la enfermedad.
Los pacientes con ELA a menudo presentan síntomas iniciales inespecíficos que pueden confundirse con otras enfermedades neuromusculares. "Dado que el diagnóstico erróneo es frecuente en estadios más precoces y la progresión avanzada de la enfermedad es necesaria para el diagnóstico clínico, se estima que el tiempo medio diagnóstico oscila entre los 9 y 24 meses", destacaron los investigadores.
Los resultados que se consiguen del uso de la Inteligencia Artificial proporcionan un perfil detallado de estos pacientes y señalan diferencias en las características clínicas y la aparición de los principales síntomas específicos de la enfermedad, dentro de sus subtipos: bulbar y espinal.
Castilla La Mancha es pionera en esta investigación
La mayoría de los pacientes presentaron síntomas iniciales clave (debilidad muscular, disnea, disartria o pérdida de la capacidad de articular las palabras con normalidad, fasciculaciones o pequeñas contracciones musculares y disfagia) con un tiempo medio de diagnóstico de 11 meses.
Además, síntomas como la disnea pueden ser frecuentes en otras patologías, pasar desapercibida o atribuirse a otras causas, al aparecer en estadios muy precoces de la enfermedad.
El estudio que aplica la Inteligencia Artificial se llevó a cabo en cinco hospitales y servicios de Atención Primaria representativos de la Red Asistencial Sescam y extrajo la información clínica en historias clínicas electrónicas de todos los pacientes con ELA entre enero de 2014 y diciembre de 2018.
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