El Álvaro Cunqueiro busca predecir el progreso de la esclerosis múltiple con una IA que analice el habla

En la esclerosis múltiple (EM) el sistema inmune ataca la capa que rodea a las neuronas del cerebro, la médula espinal o los nervios ópticos, ocasionando muy diversos síntomas según la zona a la que afecte. Es por eso que se la conoce como la enfermedad de las mil caras. Son 800 los pacientes que controlan en el Álvaro Cunqueiro con ella. El 70% son mujeres y a la mayoría se la han detectado entre los 30 y los 40 años. No tiene cura, pero sí tratamientos para frenar su evolución. El problema es que estas terapias son más efectivas en las primeras etapas y, en la actualidad, no existe ningún sistema para predecir su progresión. La unidad especializada en esta patología en el Complejo Hospitalario Universitario de Vigo (Chuvi) busca una herramienta que, a través de inteligencia artificial, detecte cambios sutiles en el habla que permitan anticipar un empeoramiento del paciente y, así, poder actuar para frenarlo.

Para ello, la Unidad de Esclerosis Múltiple del Chuvi ha iniciado un proyecto de investigación en colaboración con el Centro de Investigación en Tecnoloxías de Telecomunicación AtlanTTic, de la Universidad de Vigo, aplicando tecnologías de machine learning. Lo lidera la neuróloga y miembro del Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IISGS), Inés González Suárez. Ya está aprobado por el comité de ética, trabajan en el desarrollo del software y han empezado a reclutar a los participantes para iniciar el estudio después del verano. Quieren probarlo con 25 pacientes y otras tantas personas sanas, a lo largo de dos años.

La doctora González explica que el gran problema de los tratamientos de la EM es que funcionan mejor cuando el paciente lleva pocos años con la enfermedad y esta cursa en brotes. Si supieran que uno va a entrar en la fase progresiva en x años, se podría hacer un cambio de tratamiento precoz hacia otros más eficaces que, quizás, pudieran frenarla. Pero hoy en día no tienen ninguna herramienta que permita esta anticipación. “Cuando tú empeoras ya es muy difícil recuperarlo”, señala.

Grabar pacientes

El equipo de la unidad –formado por ella, las neurólogas Marta Aguado y Elena Álvarez y el enfermero César Manuel Sánchez– se dio cuenta de que “muchos pacientes en consulta se quejan de problemas al hablar”. “Intento buscar una palabra y no me sale”; “con estrés mi cerebro no piensa igual de rápido”... Son algunas de las frases que suelen escuchar. Así es que se les ocurrió la posibilidad de que “empeoramientos sutiles en el habla puedan predecir discapacidades mayores”.

“El objetivo del estudio es seguir a estos pacientes con las grabaciones y ver si de manera precoz se puede predecir si van a empeorar”, resume la neuróloga y detalla que les grabarán con una tableta en el hospital en el marco de una valoración cognitiva, cada seis meses. También evaluarán otros aspectos, como la marcha, para observar si hay alguna correlación con la evolución del habla.

“La idea fundamental de todo esto es que esto pueda llevarse a la práctica diaria en un futuro”, subraya la neuróloga. Si se demuestra que hay cambios en el habla que puedan servir de signos de alerta y se logra desarrollar un software que funcione para predecir un empeoramiento de la enfermedad, la intención es poder incorporarlo a teléfonos móviles para que, procesando las conversaciones, sea capaz de dar la alarma si la persona empieza a tener fallos que indiquen una evolución a peor en x años. “Es el objetivo final, soñando a lo grande”, subraya la doctora González.

II Foro ACEM

Precisamente, la neuróloga del Chuvi e investigadora del Grupo de Neurociencia Traslacional del IISGS ofrecerá una conferencia sobre inteligencia artificial en esclerosis múltiple en el II Foro ACEM de Enfermedades Neurodegenerativas, que se celebra este jueves en el Hotel Coia –a partir de las 16 horas–.

La doctora explica que la IA ya se está usando en el día a día, pero en herramientas aún “muy primitivas” y vaticina que “irá a más”. Cuenta que ya hay muchos estudios orientados a desarrollar recursos para el diagnóstico –como softwares que permitan distinguir mejor en las resonancias magnéticas las lesiones producidas por la EM de las de otras causas, como migrañas o tabaquismo–, para el pronóstico o para tomar decisiones con respecto al tratamiento –por ejemplo, para guiarte con gemelos digitales–.