IBM Research i Pfizer han dissenyat un model basat en intel·ligència artificial (IA) capaç de predir amb un 71% de precisió l’aparició d’Alzheimer en persones sanes. La solució utilitza petites mostres no invasives del llenguatge del pacient obtingudes a través de tests cognitius per predir el risc de patir la malaltia.

Aquest model ha estat entrenat utilitzant les dades longitudinals a llarg termini de l'estudi Framingham Heart Study, un estudi ampli multigeneracional que va començar en 1948 i que ha impulsat milers d'estudis de salut. A causa de la naturalesa d'aquestes dades, els investigadors van poder verificar les prediccions del seu model amb els resultats reals. Per exemple, si el model de IA analitzés una mostra del llenguatge d'un participant de 65 anys d'edat i predigués que anava a desenvolupar la malaltia als 85 anys, els investigadors podrien comprovar en els registres per determinar si es va realitzar aquest diagnòstic.

‘Big data’ mèdic

Amb aquesta recerca, un dels objectius d'IBM és poder entrenar el model utilitzant conjunts de dades ampliades. Això inclouria dades que podrien estar disponibles per als investigadors sanitaris en poc temps i reflectirien una diversitat de dades geogràfica, socioeconòmica i racial més àmplia. Com a resultat, els algorismes podrien servir com un actiu clínic potencial per als professionals sanitaris en avaluar una visió holística de la salut i els factors de risc d'un individu.

La recerca, publicada a The Lancet eClinical Medicina, és la primera que se centra en la predicció de la malaltia en persones sense símptones previs i amb l’ús de la IA. Les investigacions anteriors s’han desenvolupat a partir de signes de deterioració cognitiva o amb factors de risc.