**Santo Domingo, RD** – Científicos de **Mayo Clinic** han desarrollado un innovador uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la rapidez y precisión en el análisis de electroencefalogramas (EEGs), lo que permite a los neurólogos detectar tempranamente signos de demencia en datos que tradicionalmente se ignoran.
El EEG, un examen centenario en el que se colocan electrodos en el cuero cabelludo para monitorizar la actividad cerebral, se utiliza comúnmente para detectar epilepsia. Sin embargo, un estudio reciente publicado en **Brain Communications** por el Programa de Inteligencia Artificial en Neurología (NAIP, por sus siglas en inglés) de Mayo Clinic, demuestra cómo la IA puede no solo acelerar el análisis, sino también identificar patrones cerebrales anormales extremadamente sutiles que serían difíciles de detectar a simple vista.
Esta tecnología emergente podría ayudar a los médicos a diferenciar entre diversas causas de problemas cognitivos, como la enfermedad de **Alzheimer** y la **demencia con cuerpos de Lewy**. La investigación sugiere que los EEGs, más accesibles y menos invasivos que otros métodos para evaluar la salud cerebral, podrían convertirse en una herramienta asequible para identificar problemas cognitivos en sus etapas iniciales.
«En el EEG, hay mucha información sobre la salud del cerebro en estas ondas cerebrales. Sabemos que estas ondas se ralentizan y se ven diferentes en personas con problemas cognitivos», afirma el Dr. **David T. Jones**, neurólogo y director del NAIP. «Nuestro estudio se enfocó en si podíamos medir y cuantificar con precisión este tipo de desaceleración con la ayuda de la IA.»
El equipo de investigadores recopiló datos de más de 11,000 pacientes que se sometieron a EEGs en Mayo Clinic durante una década. Utilizando aprendizaje automático, simplificaron los complejos patrones de ondas cerebrales en seis características específicas, entrenando al modelo para enfocarse en patrones característicos de problemas cognitivos, como la enfermedad de Alzheimer.
«Es sorprendente cómo la tecnología ayudó a extraer rápidamente patrones de EEG en comparación con métodos tradicionales de evaluación de la demencia», explica el Dr. **Wentao Li**, coautor principal del artículo. «Con la IA, no solo podemos ver lo que los expertos no pueden, sino también cuantificarlo con precisión.»
Aunque el uso de EEGs con IA no pretende reemplazar otras pruebas como resonancias magnéticas o tomografías por emisión de positrones (PET), podría proporcionar una herramienta más rentable y accesible para el diagnóstico temprano, especialmente en comunidades con acceso limitado a clínicas especializadas.
«Detectar problemas de memoria temprano es crucial para ofrecer un tratamiento adecuado», advierte el Dr. Jones, quien destaca la importancia de seguir investigando y validando estas herramientas para integrar nuevas innovaciones en la práctica clínica.
Este avance refleja un esfuerzo colaborativo y multidisciplinario en la investigación de la salud basada en tecnología traslacional, con el objetivo de mejorar las capacidades de las evaluaciones existentes y extender ese conocimiento más allá de Mayo Clinic.
