Investigadores españoles han realizado un estudio observacional del perfil clínico y el inicio de los síntomas de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) utilizando tecnología de última generación basada en la inteligencia artificial (IA), con el fin de reducir el tiempo de diagnóstico de la enfermedad.
El estudio, publicado en la revista científica ‘Scientific Reports’ y llevado a cabo por personal médico e investigador del Hospital Universitario de Albacete, tenía como objetivo utilizar informes médicos de pacientes para describir el perfil clínico y los tiempos entre la aparición de síntomas, el diagnóstico y consecuencias del desarrollo de la ELA, valiéndose de la tecnología ‘EHRead’ NLP, un método de IA capaz de extrapolar variables a través del procesamiento del lenguaje natural.
Con esta base de datos, es posible analizar con mayor detalle la información clínica no estructurada en las historias clínicas electrónicas, independientemente del sistema de gestión en el que operen.
Los pacientes con ELA a menudo presentan síntomas iniciales inespecíficos que pueden confundirse con otras enfermedades neuromusculares. De este modo, es posible reducir el tiempo de diagnóstico de la enfermedad. Definir cómo de rápido avanza la ELA es crucial para proporcionar a los pacientes una atención adecuada, retrasar en la medida de lo posible la progresión de la enfermedad y crear un marco para la evaluación de la eficacia del tratamiento en el diseño de ensayos clínicos.
Así, el NLP se presenta como una herramienta muy prometedora para su aplicación en un contexto más amplio de las enfermedades neurológicas raras.
Los resultados proporcionan un perfil detallado de estos pacientes y señalan diferencias en las características clínicas y la aparición de los principales síntomas específicos de la enfermedad, dentro de sus subtipos: bulbar y espinal. La mayoría de los pacientes presentaron síntomas iniciales clave (debilidad muscular, disnea, disartria, fasciculaciones y disfagia) con un tiempo medio de diagnóstico de 11 meses.
Fuente: www.adamedtv.com/noticias
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