Salud

Estos dos algoritmos matemáticos permitirán detectar la demencia en cualquier farmacia

Un proyecto español parte de dos tests ampliamente extendidos para la detección de demencias para mejorar el cribado de los casos positivos (mejorando la precisión de la prueba) y establecer un perfil de riesgo de sufrir esta enfermedad a gran escala.

Imaginen poder detectar de forma precoz y precisa el deterioro cognitivo en cualquier farmacia y, a partir de esos datos, poder identificar los factores de riesgo de desarrollar algún tipo de demencia en el futuro. Todo con la comodidad y flexibilidad de un establecimiento de proximidad y sin tener que recurrir, en un primer instante, a un centro médico.

Todo eso es lo que persiguen investigadores de los departamentos de Farmacia y Matemáticas de la CEU UCH, quienes conjuntamente han desarrollado dos algoritmos de inteligencia artificial que mejoran el cribado de casos positivos en la detección precoz del deterioro cognitivo en las farmacias.

Este estudio, publicado por la revista científica Frontiers of Pharmacology, se enmarca en el proyecto de investigación financiado con la beca kNOW Alzheimer, y ya ha sido probado con 728 personas mayores de 65 años  en la primera fase de este proyecto. Todas ellas fueron evaluadas en farmacias mediante dos test validados internacionalmente para la detección del deterioro cognitivo: el Short Portable Mental State Questionnaire (SPMSQ) y el Mini-Mental State Examination (MMSE), en su versión en español.

A través de estos dos test, realizados en 14 oficinas de farmacia valencianas, se detectaron 128 casos de posible deterioro cognitivo leve, un 17,4% del total, que fueron derivados a los centros de atención primaria para su diagnóstico y posterior remisión al neurólogo. Además, se registraron los resultados de un total de 167 variables de análisis para la detección precoz mediante estos test. Entre ellos, factores como la edad, el sexo, el nivel educativo, las horas de sueño durante el día, el hábito de lectura, la queja subjetiva de pérdida de memoria y la medicación.

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Donde radica la magia es que esos resultados han sido sometidos a un procedimiento de screening masivo, mediante el diseño de dos algoritmos matemáticos o árboles de decisión. El primero es un árbol de decisión discriminante, para identificar los falsos negativos en los test, es decir, los casos de personas que sí podrían sufrir deterioro cognitivo leve a pesar del resultado de los test, o también para descartar falsos positivos. Este primer algoritmo permitirá, por tanto, mejorar el cribado de la evaluación mediante los test realizados en las farmacias, para remitir a los médicos los positivos detectados en las farmacias, para su diagnóstico clínico. Y también para mejorar el seguimiento de personas que, aunque refieren síntomas de pérdida de memoria, no obtienen resultados positivos en los test.

El segundo algoritmo se ha diseñado para definir patrones y diseñar un modelo predictivo, detectando aquellas de las 167 variables de la evaluación mediante los dos test que son más significativas para la detección precoz del deterioro cognitivo. Este modelo predictivo es el que permite identificar los factores de riesgo más destacados para el deterioro cognitivo leve.

Aplicado a los más de 700 casos analizados, este modelo predictivo ha confirmado como factores de riesgo para el cribado y, por tanto, como variables más significativas para la detección del deterioro cognitivo leve, las siguientes: ser mujer, dormir más de 9 horas diarias, tener más de 79 años y una baja frecuencia de lectura. Además, consumir fármacos psicoanalépticos, nootrópicos o antidepresivos y fármacos antiinflamatorios son otras de las variables más relevantes detectadas por el algoritmo. Estos resultados han permitido confirmar aquellas variables más significativas entre todas las evaluadas en los test realizados en las farmacias, identificadas como principales factores de riesgo.

Sobre el autor

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.