Irvine (California).- Un nuevo estudio dirigido por la Universidad de California, Irvine, ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con eficacia el riesgo de demencia en un plazo de dos años entre adultos indígenas americanos y nativos de Alaska de 65 años o más.
Esta investigación, publicada en Lancet Regional Health—Americas y respaldada por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU., representa un avance sin precedentes en la atención médica de una población históricamente marginada y con acceso limitado a servicios de salud.
Mediante el uso de historiales médicos electrónicos, los investigadores desarrollaron modelos computacionales capaces de anticipar la aparición de demencia, una enfermedad que representa una de las principales causas de discapacidad y mortalidad entre los adultos mayores.
El equipo recopiló datos durante siete años del Almacén Nacional de Datos del Servicio de Salud Indígena y otras bases relacionadas, dividiéndolos en un periodo de referencia de cinco años (2007-2011) y un periodo de predicción de dos años (2012-2013). Se incluyó a casi 17,400 personas mayores que no presentaban demencia al inicio del estudio, de las cuales el 60 % eran mujeres. Durante los dos años de seguimiento, 611 personas (3.5 %) fueron diagnosticadas con demencia.
El análisis evaluó cuatro algoritmos diferentes, que fueron comparados por su capacidad de preprocesamiento de datos y precisión predictiva. Tres modelos se destacaron por su rendimiento, y lo más notable fue que 12 de los 15 factores de riesgo mejor clasificados se repitieron entre ellos, lo que valida su robustez.
Además, los modelos identificaron predictores novedosos como el uso frecuente de servicios de salud, abriendo la puerta a nuevas estrategias preventivas.
Este avance tecnológico no solo mejora la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas, sino que también ofrece una oportunidad única para fortalecer la atención médica en comunidades con recursos limitados.
La población de adultos mayores indígenas en Estados Unidos se proyecta casi triplicar entre 2020 y 2060, lo que hace aún más urgente implementar soluciones innovadoras. La demencia, más allá de su impacto físico y mental, representa una carga emocional, social y económica significativa para las familias y los sistemas de salud comunitarios.
Luohua Jiang, profesor de epidemiología y bioestadística de la Escuela de Salud Pública Joe C. Wen de UC Irvine y líder del estudio, destacó el papel crucial que juegan los investigadores de salud pública para orientar decisiones médicas y de política sanitaria.
Jiang subrayó que si futuras investigaciones confirman estos resultados, los hallazgos podrían ayudar al Servicio de Salud Indígena y a médicos tribales a identificar de manera más eficiente a individuos en riesgo, facilitar intervenciones tempranas y mejorar la coordinación de la atención médica.
El estudio también resalta la importancia de incluir a poblaciones diversas en la investigación médica. Hasta ahora, ningún otro trabajo había explorado el potencial del aprendizaje automático en la predicción de demencia entre indígenas americanos/nativos de Alaska, una comunidad frecuentemente excluida de los grandes estudios de salud.
Esta exclusión histórica ha contribuido a brechas de conocimiento que limitan la capacidad de respuesta del sistema sanitario.
La aplicación del aprendizaje automático en este contexto no solo permite un análisis más preciso de grandes volúmenes de datos, sino que también ofrece escalabilidad y eficiencia, características fundamentales para implementar este tipo de tecnología en entornos clínicos reales. La colaboración interdisciplinaria entre epidemiólogos, estadísticos, neurólogos y expertos en salud indígena fue esencial para lograr este hito.
Entre los autores del estudio figuran también Kayleen Ports y Jiahui Dai, investigadoras de posgrado en salud pública; Kyle Conniff, doctor en estadística; y Maria M. Corrada, profesora de neurología. Spero M. Manson y Joan O’Connell, expertos del Centro de Salud de los Indios Americanos y Nativos de Alaska de la Universidad de Colorado, también participaron activamente.
La investigación fue financiada por dos programas clave: el Consorcio AIM-AHEAD (para promover la equidad en salud mediante IA) y el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento.
Este tipo de investigaciones plantea un futuro esperanzador donde la tecnología puede contribuir no solo a diagnósticos más precisos, sino también a construir un sistema de salud más justo y equitativo.
Incorporar soluciones basadas en datos en comunidades históricamente desatendidas podría ser la clave para reducir desigualdades persistentes en la atención médica y dar paso a una nueva era de medicina personalizada y centrada en las necesidades de cada grupo poblacional.
