«Olvidar dónde dejamos las llaves o no recordar momentáneamente un nombre puede ser parte de la vida cotidiana. Sin embargo, cuando los problemas de memoria comienzan a interferir con las actividades diarias, la preocupación es diferente. Uno de los posibles motivos es el Alzheimer», expresa Matías Villarroel Vera, máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Sanidad y académico de Tecnología Médica de la U. Andrés Bello.
Según el especialista, esta enfermedad es la causa más frecuente de demencia en el mundo y uno de los principales desafíos de salud pública del siglo XXI. Manifiesta que de acuerdo con lo que sostiene la Organización Mundial de la Salud (OMS), alrededor de 57 millones de personas vivían con demencia en 2021, y entre un 60% y un 70% de los casos corresponden a Alzheimer. Lo que muchas personas desconocen –añade– es que esta enfermedad no comienza necesariamente cuando aparecen los primeros olvidos. Diversas investigaciones han demostrado que los cambios biológicos asociados a ella pueden comenzar años e incluso décadas antes de que existan síntomas evidentes. Por ello, uno de los grandes desafíos es identificar estas señales lo más temprano posible.
En este contexto, –argumenta el académico–, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta prometedora. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de información y reconocer patrones complejos podría ayudar a identificar señales asociadas a la enfermedad antes de que el deterioro cognitivo sea evidente. «Uno de los avances más relevantes se relaciona con el análisis de biomarcadores sanguíneos. Durante los últimos años, los investigadores han identificado proteínas presentes en la sangre que se relacionan con los cambios biológicos característicos del Alzheimer. Actualmente, se están desarrollando y evaluando modelos de IA capaces de analizar estos biomarcadores y detectar patrones asociados a la enfermedad antes de que aparezcan síntomas visibles. En el futuro, estas herramientas podrían contribuir a identificar más temprano a personas que requieran una evaluación especializada», enfatiza Villarroel.
A su juicio, otro campo de gran interés es el análisis de imágenes cerebrales. La resonancia magnética permite observar la estructura del cerebro con gran detalle, pero algunos cambios asociados a las etapas iniciales de la enfermedad pueden ser muy sutiles. Diversos estudios han demostrado que técnicas de IA pueden identificar patrones asociados al Alzheimer que podrían ser difíciles de reconocer mediante una evaluación convencional. Estas herramientas continúan siendo estudiadas como apoyo para los equipos de salud y podrían contribuir a evaluaciones más precisas y oportunas. Dice que «la investigación también avanza hacia sistemas capaces de combinar información proveniente de distintas fuentes, como biomarcadores sanguíneos, imágenes médicas y evaluaciones cognitivas. Al integrar estos datos, la IA podría proporcionar una visión más completa del paciente y contribuir a identificar antes las señales del deterioro cognitivo».
Pero, remarca que es importante aclarar que la inteligencia artificial no reemplaza a los médicos ni a los demás profesionales de la salud. «Su función es apoyar la toma de decisiones clínicas, entregando información adicional que pueda orientar el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes. La evaluación médica integral seguirá siendo fundamental. Un diagnóstico oportuno puede facilitar el acceso a tratamientos disponibles para determinados pacientes y favorecer estrategias destinadas a preservar la calidad de vida durante más tiempo. También puede ayudar a las familias a prepararse y enfrentar de mejor manera los desafíos asociados a esta enfermedad».
El académico concluye: «Por supuesto, aún existen retos importantes. Antes de incorporarse de forma masiva a la atención de salud, los sistemas de IA deben ser rigurosamente evaluados para garantizar que sean seguros, precisos y aplicables a distintas poblaciones. También es fundamental resguardar la privacidad de los datos y promover un uso ético de estas herramientas. A pesar de estos desafíos, los avances son alentadores. La combinación de inteligencia artificial, biomarcadores e imágenes médicas está abriendo nuevas posibilidades para comprender y detectar de manera más temprana la enfermedad de Alzheimer».
