Un equipo de científicos de IBM y Boston Scientific utiliza inteligencia artificial (IA) para establecer nuevos tratamientos clínicos para detectar las causas y superar el dolor crónico de pacientes en Estados Unidos.
Sara Berger, Cognitive & Behavioral Neuroscientist en IBM Research, explicó a la
agencia Andina que el dolor crónico no se define por un solo síntoma, intensidad o ubicación, también se relaciona y afecta el comportamiento y la experiencia vivida de una persona.
"Recopilamos un amplio espectro de modalidades de datos, desde sensores ambientales y wearables hasta cuestionarios de autoinforme y texto libre, y usamos IA para digerir esa gran cantidad de datos con el fin de cuantificar y comprender mejor el estado global actual del paciente, por ejemplo, ¿se encuentra el paciente en un estado general bueno / indiferente / deficiente?", indicó.
Además, con la
aplicación de la inteligencia artificial se puede predecir el estado de salud del paciente, lo que permitirá estimar el efecto de una intervención clínica.
"Trabajamos con pacientes que han sido identificados por los médicos que padecen tipos específicos de dolor crónico, con y sin varias comorbilidades y causas (dependiendo de los criterios de elegibilidad del ensayo clínico y la naturaleza de la intervención). Entonces, en este sentido, no utilizamos IA, sino que confiamos en la experiencia clínica de nuestros socios. Sin embargo, nosotros y otros hemos demostrado previamente que es posible identificar marcadores tempranos de la transición del dolor agudo al dolor crónico basándose en una combinación de características fisiológicas y de comportamiento, así como predecir a priori las futuras respuestas a los tratamientos clínicos", precisó a la
agencia Andina Guillermo Cecchi, Principal Research Staff Member, Computational Psychiatry and Neuroimaging en IBM Research.
¿Cómo funciona?
El equipo busca comprender las posibles causas, así como los mecanismos subyacentes de cronicidad y respuesta. De esta forma, con
inteligencia artificial se podrá determinar dónde se encuentra el paciente en el espacio del dolor 'multidimensional' y cómo una intervención determinada puede empujar al paciente a diferentes estados.
Los algoritmos han sido entrenados con los datos recopilados en dos ensayos clínicos en curso, que se desarrollan en Estados Unidos. "Esperamos algunas diferencias regionales, pero ninguna que requiera entrenar los modelos desde cero, sino hacer ajustes basados en las diferencias en la disponibilidad / traducibilidad de la evaluación y las normas culturales relacionadas con el informe del dolor", precisó el físico argentino.
A la fecha, el proyecto está en fase de prueba, entrenamiento y validación en los ensayos clínicos para establecer la efectividad del enfoque. "Estos ensayos son multicéntricos y se extienden por varios estados de los Estados Unidos. Esperamos que nuestro socio implemente pronto algunos componentes en sus productos, pero no podemos comentar si estarán disponibles y/o cuándo estarán disponibles fuera de los EE. UU.", agregó.
Por su parte, Berger aclaró que esta propuesta se utiliza como un complemento directo del trabajo de los médicos. "No solo se basa en evaluaciones y definiciones con las que están familiarizados, sino que también, si no más importante, les brinda información adicional que puede permitir decisiones más informadas y ricas en datos", dijo.
Así, esta
tecnología puede proporcionar una imagen diaria de la salud y la calidad de vida de un paciente y nuevas posibilidades de intervención para mantener el seguimiento de su estado de salud.
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Publicado: 2/2/2021