La organización Ayuda Alemana contra la Lepra y la Tuberculosis (DAHW) apoyará el diagnóstico de la lepra en países y regiones en las que faltan dermatólogos mediante una aplicación, según informó hoy. ‘La inteligencia artificial puede ayudar al personal de salud con poca experiencia a detectar enfermedades como la lepra’, explicó la coordinadora de investigación de la DAHW, Christa Kasang.

Con esta app se pueden fotografiar las modificaciones en la piel para ser analizadas, por ejemplo. Si el software comprueba que una imagen se asemeja a una lesión causada por la lepra, esta es analizada luego por personal especializado. Este domingo 28 de enero se conmemora el Día Mundial de la Lepra.

‘En India, por ejemplo, aún se detectan alrededor de 104.000 nuevos casos cada año’, observó el presidente de la DAHW, Patrick Georg. ‘Los afectados a menudo tienen que vivir con -hay que decirlo- heridas horribles, con estigmatización y discriminación’, señaló, agregando que también la población de Nigeria y Senegal sigue viéndose afectada tanto por la enfermedad en sí como por sus consecuencias.

Georg explicó que, en Pakistán, por ejemplo, la situación es algo mejor. ‘Allí aún se registran unos 300 nuevos casos de lepra cada año’, apuntó. ‘Si unimos nuestros esfuerzos, es realista pensar que la enfermedad pueda desaparecer por completo en Pakistán en los próximos seis años’, indicó. Las bacterias de la lepra destruyen la piel y las mucosas y atacan las células nerviosas. Al parecer, el agente patógeno mycobacterium leprae se transmite principalmente por gotitas. El periodo promedio de incubación es de tres a cinco años. La enfermedad es curable desde 1983, pero alrededor de dos o tres millones de personas en todo el mundo tienen que vivir con discapacidades a veces graves y son estigmatizadas. En Europa, la lepra se considera erradicada. Según el Instituto Robert Koch (RKI), que asesora al Gobierno alemán, solo el cinco por ciento de la población mundial puede contraer la lepra, el resto es inmune. De acuerdo con la DAHW, unas 174.000 personas en todo el mundo tuvieron lepra en 2022, pero el número de casos no declarados es elevado. El tratamiento precoz es importante para prevenir las discapacidades relacionadas con la enfermedad.

enero 22|2024 (dpa) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Un estudio muestra que una nueva herramienta basada en Inteligencia Artificial desarrollada por Google podría ofrecer mejor atención médica y mayor precisión en los diagnósticos que los profesionales sanitarios.

Un sistema de inteligencia artificial (IA) entrenado para realizar entrevistas médicas ha igualado o incluso superado el rendimiento de algunos profesionales sanitarios al conversar con pacientes en una simulación, destaca una nota publicada por la revista Nature. El sistema también ha sido capaz de enumerar posibles diagnósticos basándose en el historial médico de los pacientes participantes.

Este chatbot, basado en un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) desarrollado por la empresa estadounidense Google, fue más preciso que los médicos de atención primaria certificados en el diagnóstico de afecciones respiratorias y cardiovasculares, entre otras patologías.

Así, en comparación con los médicos habituales, la IA consiguió adquirir una cantidad similar de información durante las entrevistas médicas y obtuvo mejores resultados en empatía, destacan en Nature.

Resultados sorprendentes

El sistema de IA igualó o superó la precisión diagnóstica de los médicos en las seis especialidades médicas tratadas durante la investigación. «El robot superó a los médicos especialistas en 24 de los 26 criterios en los valores de calidad de la conversación, como cortesía, explicación de la enfermedad y el tratamiento, sinceridad y expresión de interés y compromiso», destaca el estudio.

«Esto no significa en absoluto que un modelo lingüístico sea mejor que los médicos a la hora de elaborar el historial clínico», afirma Alan Karthikesalingam, científico de investigación clínica de Google Health en Londres y coautor de este estudio. «Sino más bien que los médicos de atención primaria del estudio probablemente no estaban acostumbrados a interactuar con los pacientes a través de un chat basado en texto, lo que podría haber afectado a su rendimiento.

Primer paso hacia un diagnóstico más preciso

Denominado Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), este chatbot de Google es aún puramente experimental ya que no se ha probado con personas que padecen problemas de salud reales, sino con participantes entrenados para representar a individuos con problemas médicos.

«Queremos que los resultados se interpreten con cautela y humildad», afirma Karthikesalingam.

«Que sepamos, es la primera vez que un sistema de IA conversacional se diseña de forma óptima para el diálogo diagnóstico y la elaboración del historial clínico», sostiene.

El estudio fue publicado el pasado 11 de enero en el repositorio de preimpresiones arXiv y aún no ha sido revisado por pares.

«Democratización» de la sanidad

Los autores del estudio recalcan que con el tiempo, este chatbot podría desempeñar un papel en la «democratización de la atención sanitaria». No obstante, aunque podría ser una herramienta útil, no debería sustituirse a las interacciones físicas con médicos, afirma Adam Rodman, médico internista de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston (Massachusetts, Estados Unidos).

«La medicina es mucho más que recopilar información: se trata de relaciones humanas», sostiene Rodman en declaraciones recogidas por Nature.

Conversaciones médicas

Uno de los retos a los que se enfrentaron los desarrolladores fue la escasez de conversaciones con médicos reales disponibles y que pudieran ser utilizadas como datos para la herramienta, afirma Vivek Natarajan, científico investigador de IA en Google Health en Mountain View, California, y coautor del estudio. Para resolver este problema, se ideó una forma de que el chatbot se entrenara con sus propias «conversaciones».

Se usaron historiales médicos electrónicos y conversaciones médicas transcritas, así como interpretaciones del papel de una persona con una dolencia concreta y el de un médico «empático» para intentar comprender el historial de la persona e idear un diagnóstico, o hasta el de un crítico que evalúa la interacción del médico con la persona tratada.

Los investigadores reclutaron a 20 personas que habían sido entrenadas para hacerse pasar por pacientes y les hicieron realizar consultas en línea de forma textual, tanto con el chatbot AMIE como con 20 médicos colegiados, pero sin decirles si hablaban con un humano o con un robot. Los participantes simularon 149 escenarios clínicos y luego se les pidió que evaluaran su experiencia.

¿Imparcialidad?

Los investigadores detallan que los próximos pasos consistirán en realizar estudios más detallados para evaluar posibles sesgos y garantizar que el sistema sea equitativo en diferentes poblaciones. El equipo de Google también está empezando a estudiar los requisitos éticos para probar el sistema con humanos que tengan problemas médicos reales.

Daniel Ting, científico clínico especializado en IA de la Facultad de Medicina Duke-NUS de Singapur, está de acuerdo en que es esencial examinar el sistema en busca de sesgos. El objetivo es asegurarse de que el algoritmo no penaliza a grupos raciales que no están bien representados en los conjuntos de datos previos.

La privacidad de los usuarios también es un aspecto importante a tener en cuenta, afirma Ting. «En el caso de muchas de estas grandes plataformas comerciales de modelos lingüísticos, todavía no estamos seguros de dónde se almacenan los datos y cómo se analizan», afirma en declaraciones recogidas por Nature.

Referencia: Tu T, Palepu A, Schaekermann M, Saab K, Freyberg J, Tanno R, et al. Towards Conversational Diagnostic AI.  Preprint at https://arxiv.org/abs/2401.05654 (2024).https://arxiv.org/abs/2401.05654

15 enero 2024| Fuente: DW.com| Tomado de Ciencia

Los psicólogos de varios centros sanitarios del grupo Ribera, ante los regalos de miles de dispositivos electrónicos que han traído Papá Noel y los Reyes Magos a los hogares, avisan de que ‘más tiempo en las redes sociales e internet supone un mayor aislamiento y más posibilidad de desarrollar trastornos mentales’.

El equipo de psicólogas del hospital Ribera Polusa y la Clínica Santo Domingo Polusa, Lucía Arza, Cristina López Mouriz, Lucía Fernández y Belén Vázquez, asegura que ‘la práctica clínica demuestra que las tasas de ansiedad y depresión en los jóvenes han aumentado considerablemente en los últimos años, y las redes sociales provocan que esta sintomatología empeore’.

‘Utilizar diariamente plataformas y aplicaciones de internet, ver amigos o ídolos disfrutando activamente de fiestas o eternamente de vacaciones en imágenes poco realistas genera la sensación de que se están perdiendo cosas de un mundo falsamente idílico’, explican, lo que supone ‘un peligro para su autoestima y puede llegar a manifestarse en forma de trastornos emocionales como ansiedad, estrés y depresión, entre otros’.

En esta línea, psicóloga infanto-juvenil Mercedes Maruenda recuerda que la Inteligencia Artificial es una tecnología que forma parte de nuestras vidas desde hace años, como las recomendaciones en las plataformas de televisión o música, o en las redes sociales, aunque está adquiriendo más presencia en diferentes ámbitos.

Pero añade que ‘dado que la IA nos ‘facilita y guioniza’ el camino a seguir, en los niños esto puede afectar a nivel cognitivo y emocional, además de que limita la imaginación y la creatividad, por no hablar de la dependencia que genera, por la multitud de estímulos que ofrece’.

Además, añade, ‘la dependencia puede aislarlos del mundo real, en una etapa en la que son fundamentales las relaciones con el grupo de iguales, y limita un desarrollo emocional saludable.

En la era de la Inteligencia Artificial, las psicólogas de Ribera Polusa insisten en la importancia de la educación digital y emocional para ayudar, sobre todo a los menores, a protegerse de las consecuencias negativas de las publicaciones falsas y no ser manipulados por este tipo de contenidos. En su opinión, es ‘clave’ también mantener unan comunicación abierta padres-hijos, validar sus emociones y ofrecerles apoyo siempre que lo necesiten, además de ‘enseñarles a conocer y valorar sus propias cualidades y logros, independientemente de la aprobación de los demás, fortaleciendo su autoestima, y enseñarles la importancia de gestionar su privacidad’.

Así, recomiendan, además, fomentar el pensamiento crítico, localizar fuentes de información ‘seguras y fiables, valorar diferentes puntos de vista y promover siempre el respeto a los demás’.

‘Para que el menor reaccione ante las fake news de manera crítica, reflexiva y prudente es clave que le enseñemos estos recursos, analicemos juntos posibles noticias falsas y facilitemos lectura de contenidos adecuados a su madurez, con el objetivo de que llegue a ser autónomo, y pueda diferenciar entre un engaño y una noticia real’, aseguran. CONSECUENCIAS EN NIÑOS Y ADOLESCENTES La Asociación Española de Videojuegos asegura que el 70% de los niños que usan consolas para jugar a videojuegos tiene entre 11 y 14 años.

Sin embargo, más de la mitad de menores de entre 6 y 11 años (un 57%) ya pasa varias horas a la semana con este tipo de entretenimiento. Además, la mayoría de menores de 11 años tienen móvil y con él, acceso ilimitado a internet y las redes sociales.

Ante esta situación, las especialistas señalan que la adolescencia ‘constituye una gran ventana de plasticidad neuronal, dónde el cerebro se desarrolla para ser más eficaz. Esta flexibilidad, deja a los jóvenes más expuestos a influencias externas, tales como la manipulación de imágenes, videos y audios, incluida la inteligencia artificial, causando en ocasiones confusión y afectándoles emocionalmente’.

Por su parte, Juan Pablo López, psicólogo especializado en adicciones de Ribera Hospital de Molina, asegura que ‘estamos viendo un aumento alarmante de niños que llegan a nuestras consultas con problemas para dejar sus dispositivos, manifestando agresividad, irritabilidad y dificultades en su relación con sus padres y, en algunos casos, una disminución o retraso en el desarrollo del lenguaje’. Pomba Liñares, psiquiatra y pediatra, y Mónica Villar, psicóloga sanitaria y neuropsicóloga, están al frente de la Unidad de Psiquiatría y Psicología Infantil del hospital Ribera Povisa, y aseguran que en los últimos años han aumentado casi un 50% y se han agravado los problemas de salud mental en niños y adolescentes, con más síntomas depresivos, autolesiones y conductas suicidas. Explican que el Covid y los meses de aislamiento y restricciones para el contacto social han influido, pero la situación no se ha revertido tras la vuelta a la normalidad en todos los ámbitos. ‘Aproximadamente la mitad de los trastornos mentales tienen su debut antes de los 18 años’, explica la doctora Pomba Liñares, que remarca la relevancia de la detección temprana: ‘El reconocimiento precoz y el adecuado manejo de las primeras manifestaciones clínicas puede determinar un cambio esencial en el curso y el pronóstico de las enfermedades mentales’, subraya.

 Enero 17 /2024(Europa-Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A

No parece aventurado suponer que este año estará marcado por avances en la inteligencia artificial y en la terapia génica, entre otros.

Es difícil vaticinar qué puede deparar la ciencia biomédica a lo largo de todo un año. Las sorpresas están garantizadas, si bien algunas áreas de investigación iniciadas en años previos seguramente estarán presentes: de la inteligencia artificial a la edición génica. Read more

Las células de la tráquea de adultos sanos han servido para crear un diminuto robot biológico, bautizados como ‘anthrobots’, que en una placa de laboratorio pueden moverse y estimular el crecimiento de neuronas en cultivo que están dañadas.

La creación de estos robots, que varían en tamaño desde el ancho de un cabello hasta la punta de un lápiz afilado y fueron hechos para autoensamblarse, es el resultado de una investigación de las universidades de Tufts y Harvard (EE.UU.) que dan los detalles en un estudio que publica Advances in Science.

El descubrimiento es un punto de partida para la visión de los investigadores de utilizar biobots derivados de pacientes como nuevas herramientas terapéuticas para la regeneración, la curación y el tratamiento de enfermedades, destacó la Universidad de Tufts.

Esta investigación sucede a otra publicada en 2020, en la que un equipo logró construir milimétricos robots ensamblados a partir de células embrionarias de ranas, llamados ‘xenobots’ y capaces de recolectar material, registrar información, curarse a sí mismos e incluso replicarse durante algunos ciclos por sí solos.

Los investigadores no sabían si esas capacidades dependían de que derivaran de un embrión de anfibio o si los biobots podrían construirse a partir de células de otras especies. Ahora, el equipo ha descubierto que este tipo de robots biológicos pueden crearse a partir de células adultas humanas sin ninguna modificación genética y que muestran capacidades más allá de lo observado con los ‘xenobots’.

Para su estudio, emplearon células humanas de la tráquea a las que dieron la oportunidad de reiniciarse y encontrar formas de crear nuevas estructuras y tareas. De hecho, crearon nuevas formas multicelulares y podían moverse de diferentes maneras sobre una superficie de neuronas humanas cultivadas en una placa de laboratorio, así como estimular un nuevo crecimiento para llenar los huecos causados al raspar la capa de células.

Los ‘anthrobots’ fomentan el crecimiento de las neuronas, pues estas crecían bajo la zona cubierta por un conjunto agrupado de estos robots biológicos, al que llamaron ‘superbot’, y no lo hicieron en las zonas donde no estaban. Al menos en el simplificado mundo 2D de la placa de laboratorio, los conjuntos de ‘anthrobots’ fomentaron la cicatrización eficaz del tejido neuronal vivo, agrega la universidad en un comunicado.

Aunque los investigadores aún no saben exactamente cómo lo logran, ahora están analizando cómo funciona ese mecanismo de curación y se preguntán qué más pueden hacer estas construcciones, señaló Michael Levin, firmante del artículo y de la Universidad de Tufts. Para Levin es ‘fascinante y completamente inesperado que las células traqueales de pacientes normales, sin modificar su ADN, puedan moverse por sí solas y estimular el crecimiento neuronal a través de una región dañada’. Una ventaja de utilizar células humanas incluye la capacidad de construir robots a partir de las propias del paciente para realizar trabajos terapéuticos sin el riesgo de desencadenar una respuesta inmune o requerir inmunosupresores.

Estos robots biológicos solo duran de 45 a 60 días antes de descomponerse de forma natural, por lo que el cuerpo puede reabsorberlos fácilmente una vez acabado su trabajo. Fuera del cuerpo solo pueden sobrevivir en condiciones de laboratorio muy específicas, por lo que no hay riesgo de exposición o propagación involuntaria fuera de esas instalaciones. Además, no se reproducen y no tienen ediciones, adiciones o eliminaciones genéticas, por lo que no hay riesgo de que evolucionen más allá de las salvaguardas existentes, asegura la universidad.

Para crear uno de estos ‘anthrobots’ se comienza con una célula derivada de un donante adulto procedente de la superficie de la tráquea. Estás células están cubiertas por proyecciones parecidas a pelos llamadas cilios que se mueven hacia adelante y hacia atrás. Los investigadores desarrollaron condiciones de crecimiento que animaban a los cilios a mirar hacia fuera en los organoides y a los pocos días empezaron a moverse, impulsados por los cilios que actuaban como remos. Los ‘anthrobots’ se autoensamblan en la placa de laboratorio y, a diferencia de los ‘xenobots’, no necesitan pinzas ni bisturís para darles forma, explicó Gizem Gumuskaya, también firmante de la investigación.

El equipo considera que un mayor desarrollo de los robots podría dar lugar a otras aplicaciones, como la eliminación de la placa acumulada en las arterias de pacientes con aterosclerosis, la reparación de daños en la médula espinal o los nervios de la retina, el reconocimiento de bacterias o células cancerosas, o el suministro de fármacos a tejidos específicos.

Ver más información:  Gumuskaya G, Srivastava P, Cooper BG, Lesser H, Semegran B, Garnier S.  Motile Living Biobots Self-Construct from Adult Human Somatic Progenitor Seed Cells. Adv Sci [Internet]. 2023[citado 2 dic 2023]; 2303575. https://doi.org/10.1002/advs.202303575

4 diciembre 2023 |Fuente: EFE| Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Entre 17 y 24 millones de personas sufren en todo el mundo una enfermedad difícil de diagnosticar, pero profundamente invalidante: el síndrome de fatiga crónica. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, la también llamada encefalomielitis miálgica engloba multitud de síntomas que confluyen en una sensación de fatiga crónica y profunda, incapacitante y difícil de explicar, que incluye problemas para dormir o malestar tras llevar a cabo un esfuerzo. Algunos pacientes llegan a presentar serios problemas para llevar a cabo sus actividades habituales o para concentrarse, e incluso se ven confinados en la cama.

«La dificultad del diagnóstico ante síntomas tan transversales, que pueden empeorar con el tiempo, estriba en que no existen pruebas diagnósticas ni biomarcadores que definan al paciente afecto», explica Marcos Lacasa, investigador que actualmente desarrolla su tesis doctoral en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) dentro del programa de doctorado de Bioinformática.

«El diagnóstico depende del historial y del facultativo. Hacerlo con premura puede tener una gran influencia en la evolución de la enfermedad».

En su último artículo, cofirmado con sus directores de tesis, Jordi Casas, del grupo de investigación relacionado Applied Data Science Lab de la UOC, y José Alegre, del Vall d’Hebron Institut de Recerca, así como Ferran Prados, también investigador del Applied Data Science Lab, Lacasa analiza cómo el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial (IA), puede mejorar el entendimiento y el diagnóstico de la enfermedad. El artículo científico se ha publicado en abierto en la revista Scientific Reports, de la editorial Nature.

IA y pacientes sintéticos

Ante la ausencia de biomarcadores claros, a día de hoy no existen pruebas que permitan diagnosticar si alguien sufre o no síndrome de fatiga crónica. Si bien se ha investigado mucho en este sentido (el mismo grupo de investigadores propone en otro artículo recién publicado tomar como referencia los niveles de consumo de oxígeno de los pacientes), los diagnósticos se hacen fundamentalmente a partir de cuestionarios que permiten evaluar la percepción que la persona tiene de su fatiga. Estos cuestionarios, como el Short Form Health Survey (SF-36), están bien definidos y estandarizados. Aun así, sigue siendo complicado acertar con un diagnóstico temprano.

«Lo que hemos demostrado es que, mediante las respuestas de un cuestionario, se puede simular el estado de un paciente en diferentes ámbitos. En otras palabras, se podría poner al alcance de facultativos no especializados una aplicación basada en aprendizaje automático que, mediante unas cuarenta preguntas, podría predecir incluso las respuestas del paciente en un test de esfuerzo», explica Lacasa. «Esto serviría de alerta ante síntomas que pudieran asociarse a la encefalomielitis miálgica y facilitaría el envío del paciente a la unidad especializada más cercana. En definitiva, facilitaría un diagnóstico precoz».

El principal desafío de este enfoque es contar con la suficiente cantidad de datos de calidad con los que se pueda entrenar el algoritmo de inteligencia artificial para que después sea capaz de predecir respuestas. «La aplicación puede generar respuestas creadas por IA. No haría falta que un paciente respondiera a seis cuestionarios distintos para conocer su estado global. Con rellenar uno solo, la inteligencia artificial rellenaria el resto», añade Lacasa.

La solución que se propone en el artículo es crear lo que los investigadores denominan pacientes sintéticos. Este enfoque permite que, con datos de un solo cuestionario general, se puedan rellenar otros especializados o que incluso se puedan reemplazar datos que faltan. «Podemos desarrollar estudios científicos con datos inventados, entre comillas, por la IA, pero que mantienen las características estadísticas propias como si se tratara de pacientes reales. La principal ventaja es que estos datos sintéticos se pueden compartir sin temor a violar ningún dato privado de ningún tipo», señala el investigador.

En busca del tratamiento del síndrome de fatiga crónica

El modelo propuesto por los investigadores de la UOC y del VHIR tiene ventajas, pero también limitaciones. «Un mal uso de los datos sintéticos invalidaría los análisis. Además, contar con datos reales de entrada, como los facilitados por el cuestionario SF-36, sigue siendo un requisito necesario», añade Marcos Lacasa. Las ventajas, claro, radican en contar con una herramienta capaz de ofrecer datos sintéticos de alta fidelidad para investigación y uso educativo, libres de restricciones legales, de privacidad, seguridad y propiedad intelectual.

De forma paralela a la mejora del diagnóstico mediante cuestionarios, existen otras líneas de investigación alrededor del síndrome de fatiga crónica. La búsqueda de marcadores biológicos que permitan la elaboración de pruebas diagnósticas efectivas sigue siendo prioritaria, así como el desarrollo de tratamientos. Actualmente, no existe una cura, y los síntomas se intentan mitigar con medidas de higiene del sueño, cambios en la dieta, ejercicio, terapia y fármacos que reduzcan los síntomas predominantes.

«Lo que se necesitaría es más presupuesto para poder hacer una secuenciación genética de los pacientes que sufren encefalomielitis miálgica. Así podríamos hacer un análisis genómico y detectar si existe alguna proteína causante de la enfermedad. Esto facilitaría en gran medida diseñar un fármaco efectivo que pudiera paliar los síntomas», concluye Marcos Lacasa.

Ver más información:

Lacasa M, Prados F, Y Alegre A, Casas Roma J. A synthetic data generation system for myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome questionnaires. Sci Rep [Internet]. 2023[citado 24 nov 2023];13(14256).  https://doi.org/10.1038/s41598-023-40364-6

25 noviembre 2023|Fuente: EurekAlert| Tomado de Prensa