Este algoritmo te dice si vas a padecer Alzheimer o no

Un estudio realizado por investigadores de IBM confirma que es eficaz al 75%

¿Es posible predecir quién desarrollará la enfermedad de Alzheimer simplemente observando los patrones de escritura años antes de que aparezcan los síntomas?

Según un nuevo estudio realizado por investigadores de IBM, la respuesta es sí.

Y se trata de un hallazgo fundamental teniendo en cuenta que a nivel global la cantidad de gente que lo padece equivale a la población de España y que uno de cada 10 personas mayores de 65 años lo desarrollará.

Los autores del estudio, publicado en The Lancet, también señalan que el Alzheimer es sólo el comienzo.

Las personas con una amplia variedad de enfermedades neurológicas tienen patrones de lenguaje distintivos que pueden servir como señales de alerta temprana de sus enfermedades.

Los autores del estudio analizaron a un grupo de 80 hombres y mujeres de 80 años; la mitad tenía Alzheimer y los demás no. Pero, siete años y medio antes, ninguno de ellos mostraban deterioro cognitivo. El análisis consistía en una prueba de escritura (antes de que cualquiera de ellos hubiera desarrollado Alzheimer) en la que se les pedía que describan un dibujo de una escena cotidiana.

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Los investigadores examinaron el uso de palabras de los sujetos con un programa de inteligencia artificial que buscaba diferencias sutiles en el lenguaje. Gracias al uso de esta IA fue posible identificar a aquellos que repetían con más frecuencia ciertas palabras, las escribían de forma errónea, con mayúsculas donde no iban o utilizaban un lenguaje telegráfico.

La IA predijo, con un 75% de precisión, quién contraería la enfermedad de Alzheimer, según los resultados publicados.

Esto permitiría dirigir con mayor precisión terapias destinadas a demorar la aparición de la enfermedad.

La esperanza es ampliar el trabajo de Alzheimer para encontrar cambios sutiles en el uso del lenguaje por parte de personas sin síntomas obvios pero que desarrollarán otras enfermedades neurológicas. Lo más interesante es que este tipo de evaluaciones podría ser detectado mediante el uso de aplicaciones específicas en los teléfonos móviles.