El Alzheimer es la causa más frecuente de demencia en el mundo y uno de los principales desafíos de salud pública del siglo XXI. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), en 2021 alrededor de 57 millones de personas vivían con demencia, y entre un 60% y un 70% de esos casos correspondían a esta enfermedad.
Lo que muchas personas desconocen es que el Alzheimer no comienza necesariamente cuando aparecen los primeros olvidos. Diversas investigaciones han demostrado que los cambios biológicos asociados a la enfermedad pueden iniciarse años e incluso décadas antes de que existan síntomas evidentes. Por eso, uno de los grandes desafíos de la medicina actual es identificar estas señales lo más temprano posible.
Biomarcadores en la sangre
En ese escenario, 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 detectar 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 vinculan con los cambios biológicos característicos del Alzheimer. Actualmente se desarrollan y evalúan modelos de IA capaces de analizar estos biomarcadores y detectar patrones asociados a la enfermedad antes de que aparezcan síntomas visibles.
El aporte de las imágenes cerebrales
Otro campo de 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 que serían difíciles de reconocer mediante una evaluación convencional.
La investigación también avanza hacia sistemas capaces de combinar información proveniente de distintas fuentes, como biomarcadores sanguíneos, imágenes médicas y evaluaciones cognitivas, para entregar una visión más completa del paciente.
"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", explica Matías Villarroel Vera, académico de Tecnología Médica de la Universidad Andrés Bello y máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Sanidad.
Según el académico, 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, además de ayudar a las familias a prepararse frente a los desafíos que implica la enfermedad.
Desafíos pendientes
Villarroel advierte que, 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.
Pese a 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.
