Científicos elaboraron un nuevo sistema para predecir el riesgo de Alzheimer en las personas, a través de la Inteligencia Artificial (IA). Se trata de un análisis no invasivo de la retina, que podrá prevenir el avance de la enfermedad y el deterioro cognitivo.
Se trata de un descubrimiento significativo para la ciencia y la medicina, dado que permitirá una detección temprana de enfermedades neurodegenerativas con una precisión de hasta un 92%.
El nuevo método para detectar el Alzheimer antes de que se manifieste
El innovador método fue impulsado por el centro médico Humansa, en colaboración con i-Cognitio Sciences, una empresa derivada de la Universidad China de Hong Kong (CUHK).
Busca evaluar fotografías del fondo de ojo para identificar alteraciones en los vasos sanguíneos y nervios retinianos, señales que pueden anticipar el Alzheimer entre 10 y 15 años antes de que aparezcan síntomas clínicos.
Este enfoque no invasivo ofrece una alternativa eficaz, accesible y de bajo costo frente a técnicas actuales como los escáneres cerebrales o el análisis del líquido cefalorraquídeo.
Para que la IA pueda detectar las primeras señales posee en su base de datos 13.000 imágenes de retina de 648 pacientes diagnosticados con Alzheimer y 3.000 individuos con función cognitiva normal
Los resultados, publicados en The Lancet Digital Health, confirmaron una precisión de entre 80% y 92% en distintas poblaciones multiétnicas, lo que refuerza su aplicabilidad global.
El impacto de la IA en la detección del Alzheimer
Este nuevo enfoque basado en IA representa una solución innovadora y escalable para aplicarse en entornos comunitarios, frente a las dificultades que conllevan los diagnósticos tradicionales.
Con esta tecnología, Hong Kong se posiciona a la vanguardia en el uso de inteligencia artificial para la prevención del Alzheimer, marcando un antes y un después en el diagnóstico neurológico a nivel mundial.
Expertos señalan que hasta el 45% de los casos de demencia podrían prevenirse o retrasarse con detección temprana y cambios en el estilo de vida, lo que refuerza la necesidad de sistemas predictivos más eficientes y accesibles.
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