Un grupo de investigadores han creado un modelo predictivo de pronóstico (MPP) mediante un algoritmo a partir de la investigación de los datos de pacientes del mundo real en las clínicas de memoria, que es capaz de distinguir entre personas con deterioro cognitivo leve estable y aquellas que progresaron a la enfermedad de Alzheimer dentro de un período de 3 años con una precisión del 81.66%, un área bajo la curva de 0.84, una sensibilidad del 82.38% y una especificidad del 80.94%.
En conjunto, los resultados de este estudio proporcionan evidencia de un marcador multimodal guiado por IA (es decir, un índice pronóstico derivado de MPP) que predice el riesgo de conversión a EA en etapas tempranas (es decir, personas con deterioro cognitivo leve) con mayor precisión que los marcadores clínicos estándar (es decir, atrofia de la materia gris, puntuaciones de deterioro cognitivo) o el diagnóstico clínico en la primera evaluación.
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