Software puede predecir quién desarrollará demencia en los próximos 5 años.

Software puede predecir quién desarrollará demencia en los próximos 5 años y con 85% de precisión. Creado por científicos ingleses, su elaboración implicó el análisis de datos de más de un millón de personas y 11 años de investigación. Se centra especialmente en la demencia por enfermedad de Alzheimer y la vascular.

datos y alzhéimer

Si alguna disciplina está llamada a provocar cambios disruptivos en la ciencia del siglo XXI esa puede ser la analítica de datos. Con el surgimiento del llamado Big Data —cantidades de información tan amplias que no pueden se procesadas por los instrumentos tradicionales— se hace necesario la creación de métodos que permitan procesar y sacar ventaja de toda la información que minuto a minuto vamos dejando en los sistemas informáticos.

Las aplicaciones en el área de la salud se prometen particularmente esperanzadoras, en especial gracias a la analítica predictiva que permite pronosticar eventos futuros basándonos en la información actual. Así lo ha demostrado un grupo de investigadores británicos del Colegio Universitario de Londres, en Reino Unido, que ha creado un software capaz de predecir, en función de cuatro variables, el riesgo de una persona de desarrollar demencia en los próximos 5 años. El algoritmo de base del software fue creado con información recogida sobre más de un millón de personas, por lo que estamos ante un estudio al que se le puede presumir gran solidez. La investigación fue publicada en la revista BMC Medicine.

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Investigando qué causa demencia en 930 395 personas.

software puede predecir quién desarrollará demencia

Pero vamos al inicio. Para construir un software predictivo se necesita saber cuáles variables deben medirse, en el caso de la demencia significa responder a la pregunta de: ¿Qué factores causan demencia, o al menos, aumentan el riesgo de desarrollarla? Para responder esta pregunta los investigadores también se auxiliaron de los datos. Partieron del historial médico de 930 395 personas que forman parte de la base de datos británica denominada ‘Red de Mejora de la Salud’ (THIN) que contiene registros de alrededor del 6 por ciento de la atención primaria de Reino Unido. Al momento de entrar en la base de datos ninguna de esas personas padecía demencia o problemas de memoria.

Los investigadores entonces analizaron durante 5 años cómo se comportaban diferentes indicadores que estudios previos habían identificado como factores que aumentaban el riesgo de padecer demencia. La variables evaluadas podían agruparse en cuatro categorías:

Variables sociodemográficas: como edad y género

Medidas de salud y estilo de vida: presión sanguínea, índice de masa corporal (IMC) o consumo de alcohol

Enfermedades diagnosticadas: como diabetes o enfermedad cardiovascular

Medicación del paciente.

Con estos datos en mano (perdón, en ordenador) lo que hicieron fue:

evaluar la asociación de estas variables con los nuevos diagnósticos de demencia durante un período de cinco años.

Una vez establecido cómo se comportaban los indicadores y la relación con el diagnóstico de demencia en un plazo de 5 años, llegó el momento de predecir. Crearon un algoritmo predictivo que usa la información de las variables anteriormente descritas y que se puede obtener de cualquier historia clínica, de hecho, esa es una de las ventajas de este método.

Para validar el software lo aplicaron en el análisis de lo datos del historial de salud de 264 224 personas divididas en dos grupos de edad: aquellos que estaban entre 60 y 79 años y los de 80 a 95 años. Los expertos comprobaron que, efectivamente, el algoritmo era capaz de predecir con un 85% de precisión qué personas no desarrollarían demencia en los próximos 5 años, aunque esta cifra baja al 78% al predecir quiénes sí terminaran padeciendo demencia .

Un detalle importante fue que el software no tuvo la misma eficacia en el segmento de los mayores de 80 años, donde parece que otras variables tienen más importancia. Citada por el Daily Mail británico, una de las autoras del estudio, la Dra Kate Walters, destaca las potenciales aplicaciones del software:

Nuestro algoritmo resulta especialmente útil para identificar a aquellas personas con un bajo riesgo de desarrollar demencia. En definitiva, podría ayudar, y mucho, a aquellos médicos de Atención Primaria cuyos pacientes sientan una gran ansiedad ante el posible desarrollo de la enfermedad.

Pero, ¿Es suficientemente bueno un 85% de aciertos? O 78% cuando hablamos de identificar a los que sí terminarán evolucionando hacia la demencia.

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Necesidad de mejorar los instrumentos predictivos.

Software puede predecir quién desarrollará demencia

El alcance actual del algoritmo se traduciría según Clare Walton, encargada de comunicación de Alzheimer’s Society, en que:

Más de 1 de cada 10 personas que se les dijo que tenían bajo riesgo llegaría a desarrollar la enfermedad.

Para el Dr. Brown, director de investigación de la Alzheimer’s Society, este nivel de incertidumbre reduce la probabilidad de que el resultado será utilizado ampliamente por los médicos.

¿Se puede mejorar este resultado? Según Roberto López, CEO de Artelnics y experto en analítica predictiva consultado por TiTi, la precisión en este tipo de software puede mejorarse:

Considerando más individuos y más variables para cada uno.

Y lo más importante y difícil en el caso de las demencias, en particular la causada por la enfermedad de Alzheimer:

Con más información sobre el proceso de desarrollo de la enfermedad.

Ya en España han existido intentos de construir instrumentos semejantes aunque mucho más modestos, como el desarrollado por la Universidad de Valladolid, Alzhe Alert, una plataforma online que pronostica el riesgo de una persona de padecer alzhéimer en la actualidad y con una proyección de 50 años.

¿Suficientes datos harán posible predecir de manera fiable quién desarrollará demencia? Los avances que nos está mostrando la tecnología parecen decir que sí.

Referencias

Artelnics. (2015, March 26). Deep learning, predictive analytics. Recuperado el 21 de enero de 2016, de http://www.artelnics.com/

BioMedCentral. (2016, January 6). BMC medicine. Recuperado el 21 de enero de 2016, de http://www.artelnics.com/

Spencer, B. (2016, January 21). How your medical history could hold key to dementia risk. Daily Mail. Disponible en http://www.dailymail.co.uk/news/article-3409468/How-medical-history-hold-key-dementia-risk.html

Walton, C. (2016, January 21). Dementia risk – to know or not to know? – on medicine Disponible en http://blogs.biomedcentral.com/on-medicine/2016/01/21/dementia-risk-know-or-not-know/

Redacción TiTi