Aunque aún es pronto para comenzar a aplicarlos en la clínica, los avances son alentadores. La inteligencia artificial abre posibilidades impensadas y en este caso permitirá no sólo diagnosticar la esquizofrenia, sino también predecir la aparición de la enfermedad antes de que se haya manifestado, hasta con un 70% de fiabilidad.
Se trata de un estudio que se llevó a cabo en la red de hospitales de Hermanas Hospitalarias en España, realizado por investigadores de la fundación Fidmag y del área de Salud Mental del CIBER (CIBERSAM) y que ha sido publicado recientemente en la revista Schizophrenia Bulletin.
La investigación analizó las muestras de 600 pacientes con la enfermedad y 950 personas sanas, de esta red de hospitales distribuidos por todo el país. La metodología más precisa se logró en base al escaneo del pulgar izquierdo, el índice y el dedo medio, y luego a esas imágenes se aplicaron avanzados algoritmos de inteligencia artificial, que permitieron discernir entre las huellas dactilares de personas con esquizofrenia y las de personas que no padecen esa patología.
“La población diana para realizar esta prueba estaría formada, por un lado, por las personas que empiezan a tener síntomas o que se presentan en urgencias con un primer episodio psicótico y, por el otro, por personas con riesgo genético significativo”, explicó uno de los investigadores principales, Raymond Salvador, en la presentación de estudio difundido por Hermanas Hospitalarias.
Los datos biológico decisivos para este nuevo mecanismo de detección son, por un lado, que el tejido de las huellas y el sistema nervioso se desarrollan juntos durante el mismo período de gestación. Y, a su vez, que las huellas dactilares tienen una estabilidad que se mantiene toda la vida. Por eso, si hubiera afectaciones de origen ambiental o genético en el embrión, aparecen reflejadas a nivel de la piel, traduciéndose en cambios en los patrones de las huellas dactilares. De allí que se considere que las huellas son un marcador indirecto de alteraciones en el neurodesarrollo temprano.
Esta búsqueda -y sus resultados prometedores- está vinculada con la principal hipótesis sobre el origen de la esquizofrenia: alteraciones de origen genético y ambiental producidas durante el desarrollo prenatal y/o en los primeros años de vida.
“El diagnóstico definitivo de la esquizofrenia requiere un mínimo de seis meses y frecuentemente sus síntomas se confunden con otras enfermedades de salud mental, como el trastorno bipolar”, señaló Salvador, el investigador de FIDMAG Hermanas Hospitalarias y del CIBERSAM. El desarrollo de una metodología fiable, sencilla e instantánea, que es el objetivo de estas investigaciones, permitiría obtener un diagnóstico temprano antes del avance de la enfermedad, o incluso predecir su aparición, a la vez que habilitaría un tratamiento precoz y una mejor evolución de los síntomas.
Queda todavía un camino por recorrer, pues las muestras analizadas no pueden considerarse concluyentes. La implementación generalizada de estas técnicas requiere de grandes muestras para plantear su uso en la práctica clínica. Por eso, desde FIDMAG Hermanas Hospitalarias y CIBERSAM se coordinará un estudio multicéntrico para recoger las huellas dactilares de cerca de 1.700 personas, entre las que 700 serán pacientes.
La aplicación de la Inteligencia artificial en la medicina
Según explica IBM, la IA orientada a la salud implica el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que den apoyo a la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Actualmente las herramientas de inteligencia artificial se están utilizando para analizar tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.
Estos novedosos instrumentos otorgan una enorme capacidad de procesamiento de datos y una velocidad que el hombre no posee. “La IA nunca necesita dormir”, señalan desde la multinacional especializada en tecnología. “Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo”, por citar sólo un ejemplo de la agilidad que pueden proporcionar.
Algunos de sus usos actuales, entre muchas otras soluciones, tienen que ver con la mejora de la detección y el diagnóstico -como en el caso de la esquizofrenia-, el tratamiento personalizado de enfermedades, la eficiencia de ensayos clínicos o el desarrollo acelerado de fármacos.