El nuevo programa interpreta el test cognitivo que realiza el paciente y detecta los signos de demencia, que transmite al médico.
El doctor Malaz Boustani, neurólogo y geriatra de la Universidad de Indiana (EEUU), arrastra un doloroso episodio biográfico. "Me considero un gran médico del cerebro, y sin embargo, no me di cuenta de que mi padre había empezado a sufrir alzhéimer", relataba en la prensa local. Desde entonces, el también investigador del Regenstrief Institute ha batallado por mejorar el diagnóstico temprano.
El problema reside en que, si bien los trastornos degenerativos pueden comenzar a dar síntomas décadas antes de manifestarse como trastornos, estos son sutiles. Tienden a confundirse con dolencias vinculadas al envejecimiento, y el número siempre creciente de mayores en nuestras sociedades hace que los profesionales tengan cada vez menos tiempo que dedicar a cada caso.
La solución que encontró Boustani llega de mano de la Inteligencia Artificial. Con un desarrollo de más de diez años, su equipo ha desarrollado una interfaz basada en un algoritmo de machine learning para interpretar mediante lenguaje natural los datos de los historiales médicos digitalizados. A partir de ahí, la herramienta obtiene información sobre posibles faltas de memoria, problemas vasculares o factores vinculados al riesgo de demencia.Esta herramienta de IA se denomina marcador digital pasivo (passive digital marker), y debe combinarse con una prueba en tiempo real con el paciente. En este caso se trata de un test comúnmente usado en Estados Unidos, el Sistema Rápido para Clasificar Demencia (Quick Dementia Rating System o QDRS), diez preguntas que los propios pacientes completan en una tablet.
