Rochester, Minnesota. – Investigadores de Mayo Clinic han desarrollado una innovadora herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar patrones de actividad cerebral asociados con nueve tipos de demencia, incluida la enfermedad de Alzheimer, a partir de una sola prueba de imagen ampliamente disponible.
Este avance representa un paso importante hacia diagnósticos más tempranos y precisos.
La herramienta, denominada StateViewer, permitió a los investigadores identificar el tipo de demencia en el 88% de los casos, según un estudio publicado el 27 de junio de 2025 en Neurology, la revista de la Academia Americana de Neurología.
Además, ayudó a los médicos a interpretar las pruebas de imagen casi el doble de rápido y con hasta tres veces más precisión que los métodos tradicionales.
La IA fue entrenada y probada con más de 3.600 imágenes, incluyendo casos de pacientes con demencia y personas sin deterioro cognitivo.
“Cada paciente que entra en mi clínica trae consigo una historia única moldeada por la complejidad del cerebro. Esa complejidad me atrajo a la neurología y sigue impulsando mi compromiso con la búsqueda de respuestas más claras. El StateViewer refleja ese compromiso: un paso hacia identificaciones tempranas, tratamientos más precisos y, algún día, un cambio en el curso de estas enfermedades”, explica el Dr. David Jones, neurólogo de Mayo Clinic y director del Programa de Inteligencia Artificial en Neurología.
Abordando uno de los mayores desafíos clínicos
La demencia afecta a más de 55 millones de personas en todo el mundo, con cerca de 10 millones de nuevos casos cada año. La enfermedad de Alzheimer, la forma más común, ya es la quinta causa de muerte global.
Diagnosticar la demencia suele requerir pruebas cognitivas, análisis de sangre, estudios de imagen y entrevistas clínicas, y diferenciar entre tipos como Alzheimer, demencia con cuerpos de Lewy y demencia frontotemporal sigue siendo complejo incluso para especialistas experimentados.
El StateViewer ofrece soporte diagnóstico avanzado incluso en clínicas que no cuentan con especialistas en neurología, al transformar la información de una tomografía por emisión de positrones con fluorodeoxiglucosa (FDG-PET) en mapas cerebrales codificados por colores.
Estos mapas muestran cómo el cerebro utiliza la glucosa y destacan áreas específicas afectadas por diferentes tipos de demencia, facilitando la interpretación visual de la IA.
“Durante el diseño de StateViewer, nunca perdimos de vista que detrás de cada dato y prueba de imagen cerebral había una persona enfrentando un diagnóstico difícil. Esta herramienta puede brindar a los médicos información precisa en tiempo real, mostrando el potencial del aprendizaje automático en la medicina clínica”, comenta el Ph.D. Leland Barnard, científico de datos responsable de la ingeniería de la IA.
¿Cómo funciona?
- Analiza una prueba FDG-PET, que revela cómo el cerebro utiliza la glucosa.
- Compara la imagen con una base de datos extensa de diagnósticos confirmados de demencia.
- Identifica patrones específicos o combinaciones de tipos de demencia.
- Presenta resultados mediante mapas cerebrales codificados por colores, accesibles incluso para médicos sin experiencia en neurología.
Los investigadores planean expandir el uso de la herramienta y continuar evaluando su desempeño en distintos entornos clínicos, con la esperanza de mejorar la detección temprana, la precisión diagnóstica y la atención a los pacientes.
