La Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) se incorporó a un proyecto coordinado por la UBA y el Instituto FLENI que utiliza inteligencia artificial para la detección temprana del deterioro cognitivo y el Alzheimer.
La Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) se sumó a un proyecto de investigación que busca detectar de forma temprana el deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de inteligencia artificial (IA). La iniciativa es coordinada por especialistas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y el Instituto FLENI.
El proyecto, denominado «Análisis computarizado de la conducta (ACC) como predictor del rendimiento cognitivo», fue presentado este viernes en la Facultad de Medicina de la UNNE. Está dirigido por el Dr. Diego Fernández Slezak, del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA/CONICET), y co-dirigido por la Dra. Lucía Crivelli, Jefa de Neuropsicología en FLENI.
El objetivo es combinar la evaluación neuropsicológica estandarizada con herramientas de IA para el análisis de la conducta y el lenguaje, con el fin de desarrollar un screening online o a distancia que permita evaluar a pacientes sin necesidad de concurrir a un hospital.
En una primera fase, el protocolo fue validado con pacientes de FLENI, logrando una precisión del 80% en la predicción de capacidades cognitivas. Tras esa experiencia, los responsables decidieron expandir el desarrollo a otras instituciones y regiones geográficas. La UNNE es uno de los primeros lugares del interior del país en sumarse al proyecto, con el objetivo de federalizar la propuesta.
El acto de presentación contó con la presencia del rector de la UNNE, Dr. Omar Larroza, quien será el director regional del proyecto; la Dra. Laura Leiva, Secretaria General de Ciencia y Técnica de la UNNE; y profesionales de las facultades de Medicina y de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura que participarán como investigadores.
Durante la presentación se destacó que se busca fortalecer las capacidades del personal técnico de la UNNE en la aplicación de protocolos de investigación en neurociencias, integrando la evaluación neuropsicológica estandarizada con técnicas de IA para el análisis computarizado de la conducta y el lenguaje. La formación de especialistas pretende garantizar la correcta ejecución de estudios clínicos y la generación de biomarcadores tempranos de deterioro cognitivo.
El Dr. Fernández Slezak explicó que el uso de IA aplicada a la salud mental apunta a acortar la brecha en el acceso a la salud, ya que casi un 90% de los casos de demencia no están detectados por falta de acceso al sistema de salud. «La pregunta es cómo hacer para que todos los adultos mayores o personas que empiezan a tener algún síntoma de deterioro cognitivo puedan evaluarse aunque no haya un profesional disponible en ese momento o lugar. Ahí es donde la Inteligencia Artificial viene a ayudar a favorecer el acceso a las evaluaciones», afirmó.
El Dr. Gustavo Verón, investigador asistente de CONICET con sede en FLENI, señaló que la iniciativa pretende aprovechar la IA y el análisis computarizado de la conducta para identificar pacientes que podrían beneficiarse con un diagnóstico más certero. Agregó que el acceso a biomarcadores para el diagnóstico de Alzheimer es restrictivo geográfica y económicamente, y que este proyecto busca ampliar la cantidad de personas que puedan beneficiarse con un diagnóstico temprano y accesible.
Según los fundamentos del proyecto, la enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia a nivel mundial, responsable de entre el 60% y el 70% de los casos. La enfermedad transita por fases: una etapa preclínica, una fase de deterioro cognitivo leve (DCL) y una fase de demencia. El deterioro cognitivo subjetivo (DCS) es un posible marcador preclínico, y los cambios en el lenguaje y la comunicación pueden manifestarse años antes de los síntomas clínicos evidentes.
El proyecto utiliza Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y métodos computacionales de IA para analizar datos lingüísticos y gestualidad, con el objetivo de construir biomarcadores no invasivos, económicos y replicables.
En cuanto a la participación de la UNNE, la propuesta incluye capacitar al personal técnico en metodologías de investigación en neurociencias que integren la evaluación neuropsicológica con herramientas de IA. La formación abarca la administración e interpretación de baterías neuropsicológicas y la implementación del protocolo de análisis computarizado de la conducta. Esto posiciona a la UNNE como un nodo estratégico en redes de investigación interdisciplinarias, con oportunidades de participación en proyectos multicéntricos y colaboración con equipos de referencia nacional e internacional.