Panorama de la inteligencia artificial en el deterioro cognitivo
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Tipo: ARTICULO
Areas terapeuticas
- Sistema Nervioso Central
Padecimientos
- Deterioro cognitivo
Contenido
La detección temprana del deterioro cognitivo en personas mayores es fundamental, dado que muchas terapias utilizadas para retrasar su desarrollo son más eficaces cuando se inician en las primeras etapas del deterioro.1
Las herramientas tradicionales de detección del deterioro cognitivo, como el Mini Examen del Estado Mental (MMSE) y la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA), requieren profesionales calificados y su implementación requiere mucho tiempo.1
Debido al acelerado ritmo de envejecimiento de la población, existe una necesidad urgente de crear herramientas de detección cognitiva prácticas que puedan facilitar la detección temprana del deterioro cognitivo.1
Marcha como predictor del deterioro cognitivo
Caminar es el predictor más sólido de un deterioro en las actividades de la vida diaria.1
Por lo tanto, una disminución en la capacidad de caminar puede ser una señal temprana de un deterioro de la función cognitiva: 1
Estudios epidemiológicos demostraron una relación entre la función cognitiva y la capacidad de caminar.1
Los avances recientes en inteligencia artificial (IA) y la adopción generalizada de dispositivos portátiles han permitido detectar cambios sutiles en la marcha. Estos desarrollos han demostrado su utilidad en el tamizaje de enfermedades neurológicas degenerativas, como la demencia, posicionándose como posibles biomarcadores digitales. Se prevé que, junto con otros marcadores clínicos, surjan nuevos biomarcadores digitales que fortalezcan el diagnóstico temprano y el seguimiento de estos padecimientos.1
Movimiento ocular en el deterioro cognitivo
Las características oculomotoras son biomarcadores prometedores de la función cerebral.2
El movimiento ocular exige una coordinación óptima entre las funciones motoras y cognitivas, mientras que las características oculomotoras, como la fijación, el seguimiento suave y los movimientos sacádicos, requieren un funcionamiento óptimo del tronco encefálico, el cerebelo, la corteza y las fibras de sustancia blanca.1
Varios signos oculomotores pueden reflejar la cognición y ayudar a evaluar la gravedad de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson y el Alzheimer.2
Inteligencia artificial en el deterioro cognitivo
Una cohorte de 513 pacientes con enfermedad cerebrovascular de pequeños vasos fue evaluada con ayuda de sistemas de seguimiento ocular y de evaluación motora asistidos por IA para evaluar la asociación de parámetros oculomotores y la cognición.2
En comparación con los pacientes con cognición intacta, los pacientes con deterioro cognitivo mostraron: 2
Un tiempo máximo de reacción más prolongado durante tareas prosacádicas, así como menores tasas de precisión y corrección de errores, y un mayor tiempo de reacción (Figura 1) para la corrección de errores durante las tareas antisacádicas.2
En la marcha de ida y vuelta de 3 m, los pacientes con deterioro cognitivo caminaron más despacio y dieron pasos más cortos con una fase de apoyo prolongada.2
Resumen
La evaluación con IA puede ayudar a detectar el deterioro cognitivo en pacientes con factores de riesgo, como la enfermedad cerebrovascular de pequeños vasos.2
Referencias
- Obuchi SP, Kojima M, Suzuki H, Garbalosa JC, Imamura K, Ihara K, et al. Artificial intelligence detection of cognitive impairment in older adults during walking. Alzheimer’s and Dementia: Diagnosis, Assessment and Disease Monitoring. 2024 Jul 1;16(3).
- Chen H, Du H, Yi F, Wang T, Yang S, Pan Y, et al. Artificial intelligence–assisted oculo-gait measurements for cognitive impairment in cerebral small vessel disease. Alzheimer’s and Dementia. 2024 Dec 1;20:8516–26.