La inteligencia artificial mejora el diagnóstico de enfermedades mentales. Investigadores del MIT desarrollan un software capaz de detectar trastornos cognitivos a partir de dibujos.

Una de las pruebas más comunes para detectar trastornos cognitivos con diverso origen, como por el párkinson o el alzhéimer, es un simple test conocido como el “test del reloj”, en el que el paciente debe dibujar un reloj que debe marcar una determinada hora y, además, debe copiar otro ya dibujado. La observación de alteraciones en la manera de realizar estos dibujos permite a los médicos identificar síntomas de deterioro en el cerebro del paciente.

Muchos desórdenes neurológicos pueden estar presentes mucho antes de comenzar a tener un efecto apreciable en nuestras vidas. Por ejemplo, en el alzhéimer, los cambios en el cerebro pueden empezar a producirse diez o más años antes de que las alteraciones cognitivas sean apreciables. Sin embargo, la evaluación de estas pruebas es subjetiva, puesto que no es fácil llegar a conclusiones definitivas cuando los síntomas son muy leves. Contar con un método de diagnóstico más preciso y fiable podría permitir tratar a los enfermos mucho antes, retrasando el desarrollo de la enfermedad.

Con este objetivo, un grupo de científicos, liderados por investigadores del Laboratorio para la Inteligencia Artificial y Ciencias Computacionales del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ha creado un programa informático capaz de detectar de manera mucho más precisa y automatizada estas alteraciones, ofreciendo un diagnóstico más fiable y precoz a partir de la misma prueba.

Para ello se han valido de los datos recogidos en el Lahey Hospital, un centro médico a las afueras de Boston (EE UU), que desde hace nueve años realiza el test del reloj utilizando un bolígrafo digital que captura en el ordenador los dibujos realizados por los pacientes, además de registrar el proceso de creación de los mismos con gran precisión. Este bolígrafo no fue creado expresamente para este fin, sino que se trata de un dispositivo comercial que incluso se puede comprar por internet. Sin embargo, ha venido como anillo al dedo para recoger la información necesaria de manera precisa y con un registro temporal, es decir, sabiendo en todo momento dónde está la punta del bolígrafo y, por tanto, si el paciente hace una pausa o duda a la hora de escribir.

Basandose en estos datos, el equipo, liderado por los investigadores Cynthia Rudin y William Souillard-Mandar del MIT, ha creado un programa informático capaz de interpretar y evaluar automáticamente el test del reloj, aumentando la precisión y eliminando la subjetividad de una evaluación realizada por humanos. “Hemos mejorado el análisis, de manera que es automático y objetivo” explica Rudin. “Con el equipamiento adecuado es posible obtener un resultado rápido y más preciso”. Los resultados se han sido aceptados para su publicación en la revista Machine Learning.

Para crear el programa, el equipo de Rudin y Souillard-Mandar ha utilizado una serie de casos ejemplares para enseñar a la máquina qué es lo que debe buscar. “Estos ejemplos ayudan a calibrar el poder predictivo de cada una de las partes del dibujo” ha explicado Souillard-Mandar. “Gracias a ellos, hemos podido extraer miles de rasgos del proceso de dibujo que dan pistas acerca del estado cognitivo de cada sujeto, y nuestros algoritmos ayudan a determinar cuáles de ellos llevan a la predicción más fiable”.

Los distintos desórdenes se revelan de diferente manera en el test del reloj. Por ejemplo, mientras que es normal que los adultos sanos pasen más tiempo pensando que dibujando, cuando la memoria está afectada, el periodo de reflexión se alarga. Por otra parte, en el caso del párkinson, los enfermos tienden a necesitar más tiempo para dibujar los relojes que, a su vez, tienden a ser más pequeños, sugiriendo que les está costando un mayor esfuerzo realizar la tarea. Estas consideraciones se podían pasar por alto en la prueba tradicional, ya que, en muchas ocasiones, el médico no ve en detalle cómo el paciente realiza el dibujo, sino tan solo el resultado final.

Este trabajo no sólo permite diagnosticar mejor una serie de patologías muy graves para quienes las sufren, sino que además ofrece un gran avance a la hora de automatizar procesos que pueden resultar tediosos y poco eficientes cuando se realizan por humanos. Una vez conseguido el propósito inicial de demostrar la eficacia de su método, el equipo científico ya se dispone a desarrollar un sistema sencillo que permita tanto a los neurólogos como a los no especialistas utilizar esta tecnología en los hospitales y centros de salud.

Fuente: http://elpais.com/elpais/2015/08/28/ciencia/1440748607_241234.html