Los investigadores de Mayo Clinic han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que ayuda a los médicos a identificar patrones de actividad cerebral vinculados a nueve tipos de demencia, incluida la enfermedad de Alzheimer, mediante un único escáner ampliamente disponible: un avance transformador en el diagnóstico temprano y preciso.
por Mayo Clinic
La herramienta StateViewer ayudó a los investigadores a identificar el tipo de demencia en el 88 % de los casos, según un estudio publicado en línea el 27 de junio de 2025 en Neurology , la revista médica de la Academia Estadounidense de Neurología. También permitió a los profesionales clínicos interpretar las exploraciones cerebrales casi el doble de rápido y con hasta tres veces más precisión que los flujos de trabajo estándar. Los investigadores entrenaron y probaron la IA en más de 3600 exploraciones, incluyendo imágenes de pacientes con demencia y personas sin deterioro cognitivo .
Esta innovación aborda un desafío fundamental en la atención de la demencia: la identificación temprana y precisa de la enfermedad, incluso cuando existen múltiples afecciones. A medida que surgen nuevos tratamientos, el diagnóstico oportuno ayuda a asignar a los pacientes la atención más adecuada cuando puede tener el mayor impacto. La herramienta podría brindar apoyo diagnóstico avanzado a las clínicas que carecen de experiencia en neurología.
El creciente número de víctimas de la demencia
La demencia afecta a más de 55 millones de personas en todo el mundo, con casi 10 millones de casos nuevos cada año. La enfermedad de Alzheimer, la forma más común, es actualmente la quinta causa principal de muerte a nivel mundial. El diagnóstico de la demencia suele requerir pruebas cognitivas, análisis de sangre, imágenes, entrevistas clínicas y derivaciones a especialistas. Incluso con pruebas exhaustivas, distinguir enfermedades como el Alzheimer, la demencia por cuerpos de Lewy y la demencia frontotemporal sigue siendo un desafío, incluso para especialistas con amplia experiencia.
StateViewer fue desarrollado bajo la dirección de David Jones, MD, neurólogo de Mayo Clinic y director del Programa de Inteligencia Artificial en Neurología de Mayo Clinic.
«Cada paciente que acude a mi clínica lleva consigo una historia única, moldeada por la complejidad del cerebro», afirma el Dr. Jones. «Esa complejidad me atrajo a la neurología y sigue impulsando mi compromiso con la búsqueda de respuestas más claras. StateViewer refleja ese compromiso: un paso hacia una comprensión más temprana, un tratamiento más preciso y, algún día, la transformación de estas enfermedades».
Para darle vida a esa visión, el Dr. Jones trabajó junto a Leland Barnard, Ph.D., un científico de datos que lidera la ingeniería de inteligencia artificial detrás de StateViewer.
«Durante el diseño de StateViewer, nunca perdimos de vista que detrás de cada punto de datos y escaneo cerebral había una persona que enfrentaba un diagnóstico complejo y preguntas urgentes», afirma el Dr. Barnard. «Ver cómo esta herramienta podría ayudar a los médicos con información y orientación precisas en tiempo real resalta el potencial del aprendizaje automático para la medicina clínica».
Transformando patrones cerebrales en conocimiento clínico
La herramienta analiza una tomografía por emisión de positrones con fluorodesoxiglucosa (FDG-PET), que muestra cómo el cerebro utiliza la glucosa para obtener energía. A continuación, compara la tomografía con una amplia base de datos de personas con diagnóstico confirmado de demencia e identifica patrones que coinciden con tipos específicos o combinaciones de demencia.
El Alzheimer suele afectar las regiones de memoria y procesamiento, la demencia por cuerpos de Lewy afecta áreas relacionadas con la atención y el movimiento, y la demencia frontotemporal altera las regiones responsables del lenguaje y la conducta. StateViewer muestra estos patrones mediante mapas cerebrales codificados por colores que resaltan las áreas clave de actividad cerebral, ofreciendo a todos los profesionales clínicos, incluso a aquellos sin formación en neurología, una explicación visual de lo que ve la IA y cómo apoya el diagnóstico.
Los investigadores de Mayo Clinic planean ampliar el uso de la herramienta y continuarán evaluando su desempeño en una variedad de entornos clínicos.
Más información: Leland Barnard et al., Un marco de aprendizaje automático basado en FDG-PET para apoyar la toma de decisiones neurológicas en la enfermedad de Alzheimer y trastornos relacionados, Neurología (2025). DOI: 10.1212/WNL.0000000000213831
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El Dr. David Jones revisa imágenes cerebrales en una computadora en Mayo Clinic. Crédito: Mayo Clinic
