Una innovadora herramienta de inteligencia artificial logra detectar con alta precisión distintos tipos de demencia a partir de una prueba de imagen ampliamente disponible, facilitando diagnósticos más rápidos y certeros.
La herramienta, llamada 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 médica de la Academia Americana de Neurología. Además, permitió a los médicos interpretar las pruebas de imagen cerebral casi el doble de rápido y con hasta tres veces más precisión que los métodos convencionales. La IA fue entrenada y validada con más de 3,600 estudios de imágenes, incluidas pruebas de pacientes con demencia y de personas sin deterioro cognitivo.
Esta innovación responde a uno de los mayores desafíos en el abordaje clínico de la demencia: lograr una identificación temprana y precisa, incluso cuando coexisten múltiples afecciones. A medida que se desarrollan nuevos tratamientos, un diagnóstico oportuno permite ofrecer a los pacientes una atención más adecuada, en un momento donde puede marcar una diferencia significativa. La herramienta también abre la posibilidad de llevar soporte diagnóstico avanzado a clínicas sin especialistas en neurología.
El creciente impacto de la demencia
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 a nivel global. Su diagnóstico suele requerir una combinación de pruebas cognitivas, análisis de laboratorio, estudios de imagen, entrevistas clínicas y la evaluación de especialistas. Aun así, diferenciar entre condiciones como el Alzheimer, la demencia con cuerpos de Lewy o la demencia frontotemporal sigue siendo un gran reto, incluso para los expertos más experimentados.
El StateViewer fue desarrollado bajo la dirección del Dr. David Jones, neurólogo y director del Programa de Inteligencia Artificial en Neurología de Mayo Clinic.
«Cada paciente que entra a mi consultorio trae consigo una historia única, moldeada por la complejidad del cerebro», afirma el Dr. Jones. «Esa complejidad fue lo que me atrajo a la neurología y lo que sigue motivando mi búsqueda de respuestas más claras. El StateViewer refleja ese compromiso: es un paso hacia detecciones más tempranas, tratamientos más precisos y, algún día, una transformación en el curso de estas enfermedades.»
Para convertir ese sueño en realidad, el Dr. Jones colaboró con el Ph. D. Leland Barnard, científico de datos y principal ingeniero de la IA detrás del StateViewer.
«Durante el desarrollo de StateViewer, nunca perdimos de vista que detrás de cada dato y cada imagen cerebral había una persona enfrentando un diagnóstico difícil y preguntas llenas de incertidumbre», explica el Dr. Barnard. «Ver cómo esta herramienta puede brindar información precisa y en tiempo real a los médicos muestra el potencial del aprendizaje automático en la medicina clínica.»
Transformando patrones cerebrales en información clínica
La herramienta analiza una tomografía por emisión de positrones con fluorodeoxiglucosa (FDG-PET), que muestra cómo el cerebro utiliza la glucosa como fuente de energía. Luego, compara la imagen con una base de datos extensa que contiene imágenes de personas con diagnósticos confirmados de demencia, identificando patrones que corresponden a tipos específicos —o combinaciones— de demencia.
Por ejemplo, el Alzheimer suele afectar las regiones cerebrales vinculadas a la memoria y el procesamiento; la demencia con cuerpos de Lewy compromete zonas relacionadas con la atención y el movimiento; y la demencia frontotemporal daña áreas responsables del lenguaje y el comportamiento.
El StateViewer visualiza estos patrones a través de mapas cerebrales codificados por colores que resaltan las áreas clave de actividad, ofreciendo a todos los médicos —incluso sin experiencia especializada— una interpretación visual clara de lo que detecta la IA y cómo contribuye al diagnóstico.
Los investigadores de Mayo Clinic tienen previsto ampliar el uso de esta herramienta y continuar evaluando su efectividad en distintos entornos clínicos.
Por: Ismael Ruiz
