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Ciencia y Salud

Científicos de la UBA buscan utilizar inteligencia artificial para diagnosticar Alzheimer de forma precoz

Expertos de la Universidad de Buenos Aires entrenan a IA con imágenes de resonancias magnéticas, con el objetivo de que reconozca el inicio de distintas patologías neurológicas

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En las primeras etapas, descubrir la enfermedad de Alzheimer es difícil porque los síntomas comienzan a manifestarse de manera muy sutil y pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada. Sin embargo, la detección precoz es fundamental para dar inicio al tratamiento y así retrasar los efectos que, finalmente, impactarán en la calidad de vida de la persona afectada.

Los conocimientos resultantes del atlas pueden ser muy importantes para comprender y combatir enfermedades psiquiátricas y neurodegenerativas complejas (Getty)

El Alzheimer es la causa más común de demencia y consiste en un deterioro gradual en la memoria, el pensamiento, el comportamiento y las habilidades sociales. Suele progresar sin síntomas durante muchos años y, generalmente, está precedida por lo que se conoce como deterioro cognitivo leve.

Ahora, de la mano de la inteligencia artificialinvestigadores de la UBA están utilizando redes de neuronas como modelo para que una computadora pueda ser inteligente, emule la interconexión de las neuronas del cerebro humano y aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. A la vez, ver estas redes neuronales artificiales en acción, permite una libertad sin igual para conocer cómo es que funciona el cerebro humano.

Es que el uso de la IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escala, ya que estos estudios clínicos se recopilan de forma rutinaria y se acumulan en grandes bases de datos, que se pueden utilizar para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.

Los investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que le detectaron alguna enfermedad, para entrenar a la inteligencia artificialLos investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que le detectaron alguna enfermedad, para entrenar a la inteligencia artificial

Es este sentido, el aprendizaje profundo (o deep learning), por su parte, ha demostrado tener éxito en la detección de múltiples enfermedades en datos de resonancia magnética cerebral de alta calidad, los cuales fueron recopilados en un entorno de investigación controlado.

Recientemente, un grupo de investigadores del Hospital General de Massachusetts desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar con más del 90% de precisión a personas que padecen Alzheimer.

En Argentina, este grupo de investigadores de la UBA están utilizando las redes neuronales artificiales para que una IA aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. “Nosotros usamos la IA para codificar el cerebro. Cuando se le hace una resonancia magnética al cerebro de una persona, lo que vemos son píxeles o vóxeles de colores, que son pedacitos del cerebro que se iluminan o no en función de lo que está pasando en esa zona del cerebro”, afirmó Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación UBA/CONICET.

El estudio servirá para avanzar en enfermedades como el Alzheimer y obtener diagnósticos más precisosEl estudio servirá para avanzar en enfermedades como el Alzheimer y obtener diagnósticos más precisos

En ese tono, quien también se desempeña como profesor en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, agregó: “Si lo que se ilumina es normal o no, es difícil de identificar incluso para los especialistas. Entonces, la IA toma las imágenes, las codifica, y devuelve índices que podrían permitir asociarlos a patologías como, por ejemplo, AlzheimerbipolaridadACV epilepsia”.

El trabajo que está haciendo Slezak, junto a colegas del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, es el de identificar un patrón en las imágenes de resonancias magnéticas del cerebro que le permita a una inteligencia artificial identificar el Alzheimer de forma temprana.

“Ahora estamos trabajando con imágenes y cómo codificar, con resonancias magnéticas del cerebro, atributos que lleven al Alzheimer”, contó el experto. “Es una enfermedad muy bien caracterizada, y que está en constante estudio. Actualmente existen muy buenos tratamientos para retrasar los efectos que afectan la calidad de vida, así es que detectarlo a tiempo es algo vital”, agregó.

Es difícil de descubrir el inicio de la enfermedad de Alzheimer en las primeras etapas, porque los síntomas pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada (Getty Images)Es difícil de descubrir el inicio de la enfermedad de Alzheimer en las primeras etapas, porque los síntomas pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada (Getty Images)

“Una ventaja de trabajar con una red neuronal artificial es que la podemos desarmar y disecar como queramos para estudiarla hasta en el más mínimo detalle. Los que hacemos inteligencia artificial desde la neurociencia, buscamos que lo artificial nos permita aprender sobre la estructura del cerebro humano, y al revés. Cómo están codificadas las cosas, es un ida y vuelta”, explicó el investigador.

Diego Fernández Slezak fue galardonado recientemente con el Premio Konex de la Ciencia y la Tecnología 2023, y también recibió en 2016 el Premio a la Investigación de Google, ambos por el trabajo que viene realizando con inteligencia artificial aplicada a neurociencias desde hace más de diez años.

Detectar patologías cerebrales con IA

Esta es una investigación en curso que se está realizando en colaboración con el hospital Fleni, que es quien aporta las resonancias magnéticas con las que se le está enseñando a la IA. Para que pueda conocer todo el camino que lleva a una enfermedad como el Alzheimer, se inicia con lo que se conoce como queja subjetiva de un paciente. Es decir, alguien que tiene olvidos o se confunde los nombres.

En la actualidad no hay ningún tratamiento que cure la enfermedad de Alzheimer
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RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE
En la actualidad no hay ningún tratamiento que cure la enfermedad de Alzheimer SALUD RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE

Los especialistas, entonces, le realizan al paciente una batería de estudios, entre los que se encuentra la resonancia magnética, para saber si esa queja subjetiva efectivamente se corresponde con un problema cerebral real. Esto podría ser el inicio de una demencia que podría luego degenerar en Alzheimer, o tal vez una afasia, u otra patología cerebral.

Los investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que sí, luego, le detectaron algo. El objetivo: entrenar a la inteligencia artificial a que identifique si existe un patrón anterior que permita detectar esas enfermedades a tiempo.

“El Fleni tiene una base de datos de miles de resonancias viejas”, contó el experto. “Nosotros lo que hacemos primero es que la IA codifique la estructura del cerebro, y después asociar esa estructura a las distintas patologías. Se ve en el historial de diagnóstico, y se ve si una dirección dada de la estructura del cerebro, es la dirección del Alzheimer, o de cada una de las otras patologías”, profundizó.

La inteligencia artificial se usa para codificar el cerebro y comprender mejor su funcionamiento (Getty)La inteligencia artificial se usa para codificar el cerebro y comprender mejor su funcionamiento (Getty)

Neuronas artificiales para comprender las reales

Las inteligencias artificiales funcionan con lo que se conoce como redes neuronales, incluso también las usa el ChatGPT, tan famoso en la actualidad por responder todo tipo de consultas. Se trata de un método que permite a las IA procesar datos de una forma inspirada en como lo hace el cerebro humano.

Utiliza nodos que están interconectados en una estructura de capas, muy similar a como funcionan las neuronas biológicas. Es un sistema que les permite a las computadoras aprender de sus errores y mejorar de forma continua. Establecen relaciones entre los datos con los que se las alimenta, aportando resultados complejos.

“La forma en que estas redes neuronales artificiales aprenden, tiene que ver con cómo nosotros representamos la información en nuestra cabeza”, contó Fernández Slezak. “Nuestra idea es estudiar cómo es que hace eso en nichos muy pequeños y donde tengamos cierto control. El lenguaje es uno de esos ámbitos, es decir, cómo aprende una IA a escribir”, añadió.

El uso de la inteligencia artificial IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escalaEl uso de la inteligencia artificial IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escala

“La asociación libre entre palabras, que es algo automático en nosotros, también ocurre de forma automática en estas redes artificiales. Por ejemplo, si te digo plaza, decís pasto, y así con gran cantidad de palabras. Eso permite ir viendo cómo están relacionadas las ideas en el cerebro”, contó el experto. Y continuó: “Eso estamos haciendo con la red neuronal artificial para ver qué paralelismo hay con: cómo funciona la mente humana”.

“Si bien a las personas podemos hacerles resonancias magnéticas para ver cómo funciona su cerebro cuando asocia palabras, no podemos tener el grado de detalle que nos permite estudiar la red neuronal cuando hace lo mismo. Y entonces puede ayudarnos a comprender cómo se representa la información en nuestro cerebro”, explicó Fernandez Slezak. Lo interesante del paralelismo entre cómo procesa la información la inteligencia artificial y el cerebro humano es que, justamente, hay un desconocimiento en cómo es el funcionamiento.

No se sabe por qué 100 mil bolitas o nodos conectados con pesos, que son probabilidades de conexión entre una y otra, logran representar bien el lenguaje, como una IA al estilo de ChatGPT. Tampoco está claro cómo mil millones de neuronas logran que un ser humano represente el lenguaje. Se sabe que el algoritmo matemático de una red neuronal artificial va adaptando los pesos de los nodos o neuronas, pero se desconoce por qué una estructura de red con ciertos pesos resuelve muy bien un problema dado. Lo mismo para su paralelo biológico. Por eso es que resulta útil poder comprender la forma en que “piensa” una inteligencia artificial, para terminar de entender cómo y por qué el ser humano piensa como piensa.

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Ciencia y Salud

La gonorrea y otras infecciones de transmisión sexual siguen al alza, crecen un 20 % anual

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Las infecciones de transmisión sexual (ITS) mantuvieron en 2024 el repunte de los últimos años: el año pasado se diagnosticaron 41.918 casos de clamidia, un 10 % más que en 2023; 37.257 de gonorrea, que creció el 7,2 %; 11.930 de sífilis (6,7 % más) y 1.996 de linfogranuloma venéreo (10,2 %).

Así se desprende del informe “Vigilancia Epidemiológica de las Infecciones de Transmisión Sexual (ITS) que acaba de publicar el Instituto de Salud Carlos III, que mantiene el predominio de ITS entre hombres, que representaron el 82,6 % de los diagnósticos de gonorrea, el 86,7 % de los de sífilis, el 97,6 % de LGV y el 53,8 % de clamidia.

Por edades, aunque fueron mayoritarias en el grupo de 25 a 34 años, el informe destaca el crecimiento en los menores de 25 años, que representaron el 35,7 % de los casos de clamidia o el 22,8 % de los de gonorrea.

La gonorrea crece a un ritmo del 28,9 % al año

De las cuatro infecciones de transmisión sexual, la que más rápido ha subido es la gonorrea, que ha crecido a un ritmo anual del 28,9 % desde 2021; la tasa se sitúa así en 76,63 casos por cada 100.000 habitantes, 74 puntos más que en 2001, cuando se observó el cambio de tendencia al alza de las ITS.

El 82,6 % son hombres, que fueron mayoría en todos los grupos de edad, especialmente entre los 25 y 34 años (439,47/100.000 habitantes), seguidas del grupo de 20-24 años (355,49). Mientras, las cifras más elevadas en mujeres se dieron entre los 20 y 24 (137,67), seguidas del grupo de 25 a 34 años (77,6).

La media de edad se situó así en los 31 años, aunque ellas son ligeramente más jóvenes (27 frente a 32).
Por comunidades, las tasas más elevadas se registraron en Cataluña (161,27), Madrid (125,26), País Vasco (75,95) y Canarias (65,26), mientras que las más bajas se notificaron en Asturias (2,38), Melilla (4,65), Aragón (9,47) y Castilla y León (16,47). Ceuta no notificó ningún caso.

PRESERVATIVOS gonorrea infecciones
Preservativos de colores y aromas. EFE/ Bagus Ind

La sífilis, en más mayores

El 2024 cerró con 11.930 casos de sífilis, lo que elevó la tasa a 24,5/100.000, lo que se traduce en un ritmo de crecimiento anual cercano al 20 %.

Un 86,7 % fueron varones, que registraron una tasa de 43,41 frente al 6,39 de las mujeres; aquí, la media de edad fue de 37 años (37 en ellas, 34 en ellos).

Casi seis de cada diez positivos de sífilis (58,5 %) tenía entre 25 y 44 años, siendo el grupo con la mayor incidencia el de 25 a 34 (68,11).

Las comunidades con las tasas más altas son Canarias (41,45), Cataluña (33,85), Baleares (33,77) y Madrid (30,29). Las de menor incidencia, Asturias (2,87), Aragón (4,44) y La Rioja (5,24).

Asimismo, se detectaron diez casos de sífilis congénita precoz en menores de dos años frente a los siete de un año antes, todos ellos diagnosticados en los primeros meses de vida.

Las tasas de incidencia de casos confirmados han pasado así de 0,75 en el 2000 a 2,71 por 100.000 nacidos vivos en 2024.

Casi la mitad de casos de clamidia fueron mujeres

De clamidia, la ITS que más tarde empezó a contabilizarse (2015), se notificaron 41.918 casos, con un avance anual del 19,6 %. La incidencia se situó en 86,26, con tasas más elevadas en hombres (94,67) que en mujeres (78,07). Por edad, las más altas aparecen entre los 20 y 24 años (387,72) y de 25 a 34 años (258,34).

Casi la mitad (46,2 %) fueron mujeres. La mediana de edad al diagnóstico fue de 28 años, aunque ellas eran más jóvenes que ellos (25 frente a 31).

La mayoría de los casos se produjeron entre los 25-34 años (36,4 %) y 20-24 años (25,7 %), mientras que en la franja 15-19 años fue del 9,7 %.

Cataluña encabezó la tabla con un 203,44, por delante de País Vasco (129,33), Navarra (125,50) y Madrid (100,03). En la cola, Asturias (1,69), Aragón (4,97) y Baleares (13,07), además de Ceuta, que no notificó ningún caso.

Nueve de cada diez casos de LGV son hombres

Las comunidades comunicaron 1.996 casos de linfogranuloma venéreo (LGV), con una tasa de incidencia de 4,59. Se trata de una infección de transmisión sexual que afecta al sistema linfático inguinal y está causada por la bacteria Chlamydia trachomatis.

El 97,6 % fueron hombres, con una media de edad de 36 años; el grupo más afectado fue el de 25 a 44 años, con una tasa de 14,56, por delante del de 35 a 44 (10,98).

Las cifras más altas se registraron de nuevo en Cataluña, Madrid, País Vasco y Canarias. Ceuta y Melilla no declararon ninguno, según el informe del Instituto de Salud Carlos III.

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Empatía, escucha y evidencia científica, claves para atajar el infradiagnóstico en la mujer

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El infradiagnóstico en la mujer es una realidad que tiene su origen en distintas causas como la formación sanitaria y de la propia sociedad y en una mayor presencia de los hombres en los ensayos clínicos. Entre las claves para poder atajar este problema sanitario hace falta “empatía, escucha y evidencia científica”.

Profesionales de la sanidad y la tecnología han participado en una nueva edición de #DiálogosEFE con el título “El infradiagnóstico en la mujer”, organizado por EFEsalud, en colaboración con SegurCaixa Adeslas, en la que han analizado las causas del sesgo de género en la salud, que en muchos casos provoca que las mujeres se traten más tarde que los hombres.

Han participado la directora del servicio de cardiología de HM Hospitales y fundadora del movimiento “Corazón de mujer”, Leticia Fernández-Friera; la enfermera especializada en emergencias y profesora asociada en la Universidad Autónoma de Madrid, Esther Gómez Cordero; la ingeniera y emprendedora especializada en inteligencia artificial, Natalia Rodríguez Núñez-Milara; y el director asistencial de SegurCaixa Adeslas, Sanitago Ruiz de Aguiar.

La salud desde una visión “muy masculina”

Ruiz de Aguiar ha subrayado que uno de los “grandes problemas” es que muchas veces los médicos, pero también la sociedad, ve la salud desde un punto de vista “muy masculino”, de hecho, las mujeres suelen acudir más tarde a las consultas.

Mujer infradiagnóstico
El director asistencial de SegurCaixa Adeslas, Santiago Ruiz de Aguiar. EFE/David Fernández

Según ha señalado, además, la mujer comunica de una manera muy diferente lo que le ocurre, por eso los médicos tienen que escucharla hasta el final porque si no, no van a poder obtener la información necesaria para un diagnóstico certero.

En este sentido, ha estimado que la formación médica transmitida a los pacientes era “muy generalista” y ha defendido la personalización.

Diferencias biológicas

Por su parte, Fernández-Friera ha detallado varias diferencias biológicas entre hombres y mujeres -por ejemplo, el corazón de ellas es más pequeño– y entre la forma de enfermar de ambos, entre otros, de ahí que haya que contemplar todo ello a la hora de mejorar el diagnóstico.

Como ejemplo, la cardióloga ha señalado que si bien hay síntomas comunes en un infarto de miocardio, hay otros que varían y que las pacientes deben conocer para ir cuanto antes al médico, porque suelen esperar más, lo que repercute en el pronóstico.

Mujer infradiagnóstico
La directora del servicio de cardiología de HM Hospitales y fundadora del movimiento “Corazón de mujer”, Leticia Fernández-Friera. EFE/David Fernández

Y en los ensayos clínicos las mujeres representan menos del 30 %, con lo que muchas veces los resultados de los estudios son aplicables “en masculino” pero en la mujer hay que leerlos con cautela porque, entre otros, no tienen los mismos mecanismo para absorber los fármacos y pueden tener más efectos adversos.

Ha asegurado que el 80 % de las enfermedades cardiovasculares se puede prevenir si se hacen bien las cosas y se trabaja a distintos niveles para ayudar a que la legislación impulse la investigación en mujer.

Más retos por delante

García Cordero, que es conocida por su proyecto “Mi enfermera favorita”, ha asegurado que hay muchas enfermedades que puden pasar desapercibidas en la mujer y es importante hablar de ellas, como las autoinmunes.

Como las mujeres comunican sus síntomas de forma distinta y se extienden más en sus explicaciones, si los médicos no las dejan terminar y las cortan antes, no podrán tener la información completa.

salud género
La enfermera especializada en emergencias y profesora asociada en la Universidad Autónoma de Madrid, Esther Gómez Cordero. EFE/David Fernández

También ha advertido la enfermera que el 65 % de las personas sigue a profesionales de la salud o cuentas de salud en redes para estar informados y, de hecho, seis de cada diez eligen al profesional por el número de seguidores, algo que, a su juicio, puede ser peligroso porque esta se circunstancia se puede confundir con la rigurosidad.

Por todo ello, entre los retos para atajar el infrafiagnóstico, ha dicho García Cordero, hay que recurrir a las “tres E”, que son “la escucha, la empatía y la evidencia científica”, algo que han compartido los participantes en la jornada.

La ayuda de la tecnología

Sobre cómo la tecnología puede ayudar a acabar con el infradiagnóstico de la mujer, Rodríguez Nuñez-Milara ha indicado que no solo la inteligencia artificial puede ayudar sino también otro tipo de tecnologías como la telemedicina, a través de la cual los pacientes están más monitorizados en casa y se pueden recopilar más datos.

Asimismo, ha apostado por trabajar de manera más multidisciplinar a la hora de diseñar la tecnología y por mayor diversidad en los equipos “porque son predominantemente masculinos” cuando es “importante la presencia de mujeres”.

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La ingeniera y emprendedora especializada en inteligencia artificial, Natalia Rodríguez Núñez-Milara. EFE/David Fernández

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30 minutos de sueño y no de pantallas: la sugerencia de este estudio para favorecer la salud mental infantil

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Una investigación realizada en el marco de un proyecto destinado a recabar información sobre obesidad infantil revela que en España cada vez más niños y niñas superan las dos horas diarias frente a las pantallas, lo que se asocia a problemas emocionales o de conducta, además de implicar una peor calidad del sueño. El trabajo, entre sus conclusiones, aconseja sustituir 30 minutos de pantalla por 30 minutos de sueño para beneficiar la salud mental de los menores.

El estudio, publicado en la revista World Journal of Pediatrics, lo han llevado a cabo el área de Fisiopatología de la Obesidad y la Nutrición del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBEROBN) y el equipo Alimentación, Nutrición, Desarrollo y Salud Mental de la Universitat Rovira i Virgili (URV)-IISPV, en colaboración con otros seis centros de investigación y universidades españolas.

Enmarcado en el proyecto CORALS, cuyo propósito es el análisis de información anual dada por niños y niñas de 3 a 6 años para radiografiar el estado de la obesidad infantil, esta investigación se ha orientado a examinar el sueño y la salud mental en función del tiempo de exposición a pantallas, informa el Consorcio de Investigación Biomédica en Red (CIBER) en nota de prensa.

Pantallas, niños, verano
EFE/Marcial Guillén

Un total de 1.420 niños y niñas de siete ciudades de España (Reus, Barcelona, Córdoba, Zaragoza, Santiago de Compostela y localidades Navarra) han participado en el trabajo, basado en la información dada por las familias de los menores sobre el tiempo diario ante pantallas de los más pequeños, incluyendo televisión, videojuegos, móvil o tableta, y sobre la duración total del sueño, también las siestas, de sus hijos e hijas.

La evaluación de las conductas emocionales y sus dificultades se realizaron con la prueba denominada Strengths and Difficulties Questionnaire, una herramienta de evaluación reconocida internacionalmente que se especializa en cribar los problemas de salud mental sufridos en la infancia. 

Conclusiones de la investigación

El principal resultado de la investigación indica que los menores que pasaban más tiempo frente a las pantallas expresaban problemas de conducta y síntomas emocionales nocivos.

No obstante, esta relación se amortigua si duermen las horas de sueño recomendadas para su edad, según el estudio.

Por ello, la investigación sugiere que sustituyendo 30 minutos de pantalla por 30 minutos de sueño tiene una clara repercusión beneficiosa en el ámbito psicosocial de los niños.

“Limitar el tiempo de pantalla y promover un buen descanso infantil son medidas esenciales para favorecer un desarrollo emocional y conductual óptimo”, dice la investigadora principal de este trabajo

La evidencia más clara que destaca el trabajo es que, además de limitar el uso de los dispositivos electrónicos en los menores, dormir lo suficiente es un factor crucial en la protección frente a los problemas de conducta o emocionales.

Nancy Babio, investigadora principal del estudio, remarca que los resultados de la investigación “refuerzan la necesidad de estrategias preventivas desde edades muy tempranas”, así como “fomentar rutinas saludables, limitar el tiempo de pantalla y promover un buen descanso infantil son medidas esenciales para favorecer un desarrollo emocional y conductual óptimo”. 

Las primeras co-autoras del estudio, Lucía Iglesias-Vázquez y Tany E. Garcidueñas Fimbres, subrayan la importancia de “limitar el tiempo de exposición a pantallas en la infancia temprana”. “Cumplir las recomendaciones de uso de pantallas (2 horas al día, aproximadamente) y garantizar un buen descanso es clave para la salud mental en la infancia”.

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