Mejorar el diagnóstico y el tratamiento, retos que la ciencia retoma para el combate contra el alzheimer

La enfermedad de Alzheimer (EA) es una enfermedad que sufren más de 46 millones de personas y se estima que esta cifra se triplicará en 2050, según datos de Alzheimer’s Disease International. 

La clave para frenar este ascenso, según concluye el World Alzheimer Report, es acelerar dos fases clave: el diagnóstico y el tratamiento. Por este motivo la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha etiquetado la EA cómo “una prioridad de salud pública” con el objetivo de reducir esta estimación del número de casos mediante un esfuerzo tecnológico conjunto en el diagnóstico, terapia y asistencia para reinventar todas las fases que atañen a la enfermedad.

“Sistemas de big data para extraer las características comunes de los pacientes. Machine learning para que los sistemas informáticos puedan discriminar los diagnósticos de los pacientes según una serie de indicadores. 

El ingeniero de software Martín Menchón presentó un proyecto en colaboración entre la Facultad de Ciencias Exactas UNICEN, la Universidad de Barcelona, y la Universidad de Twente, en el que también participaron Estefanía Talavera, José Massa y Petia Redeva.

En qué consisten los tratamientos? Según el especialista, se basan en el apoyo de los familiares que acompañan al paciente, junto a la realización de exámenes médicos para determinar el estado de la persona y ciertas medicaciones que pueden ayudar a la mejoría. “Pero también podemos utilizar la tecnología, y en específico el análisis del comportamiento humano”, reveló.