Con una precisión diagnóstica superior al 90 % y una velocidad asombrosa, un nuevo asistente virtual desarrollado en Argentina promete transformar el abordaje clínico de enfermedades neurológicas complejas.
Se trata de una herramienta impulsada por inteligencia artificial (IA) pensada para acompañar a los profesionales de la salud en la identificación de ataxias crónicas, un grupo de más de 300 trastornos que afectan la coordinación motora.
El avance fue logrado por Entelai —una empresa argentina especializada en salud e inteligencia artificial— en conjunto con especialistas del CONICET y de la Fundación Fleni. El desarrollo fue recientemente publicado en la revista científica Movement Disorders y abre una puerta prometedora al diagnóstico temprano y preciso de enfermedades de difícil identificación clínica.
Una enfermedad, cientos de causas
Las ataxias crónicas afectan tanto a niños como a adultos, y se caracterizan por generar alteraciones en la marcha, el equilibrio y la coordinación motora. Su diagnóstico no solo es complejo por la diversidad genética y clínica, sino porque muchas veces comparten síntomas con otras patologías neurológicas.
«Nuestro estudio propone que la IA, mediante un asistente virtual, puede ayudar en el proceso diagnóstico de las ataxias crónicas y se podría convertir en una herramienta de apoyo útil en la consulta neurológica», explica Malco Rossi, investigador del CONICET en el Instituto de Neurociencias (INEU, CONICET-Fleni) y neurólogo especialista en movimientos anormales.
Cómo funciona el asistente
El sistema fue entrenado con información de más de 450 casos clínicos reales y se nutre de bases de datos científicas como OMIM, Orphanet y PubMed. A través de un conjunto de algoritmos y árboles de decisión, el asistente puede analizar en menos de dos minutos los datos ingresados por el profesional —como edad de inicio de síntomas, herencia genética y manifestaciones clínicas— y ofrecer un listado de posibles diagnósticos diferenciales.
El rendimiento es notable: alcanzó un 90,9 % de aciertos, frente al 18,3 % de un grupo de 21 neurólogos expertos y al 19,4 % de la versión más avanzada de GPT-4. «Generó los diagnósticos en aproximadamente 1,5 minutos y con solo 14 preguntas. Los neurólogos, en cambio, tardaron casi 20 minutos en promedio», destaca Lucas Alessandro, neurólogo de Fleni, especialista en IA y uno de los líderes del desarrollo.
Apoyo, no reemplazo
Lejos de reemplazar al profesional, esta herramienta fue pensada para potenciar su capacidad diagnóstica, sobre todo en contextos donde el acceso a estudios genéticos es limitado. «Tener una lista de diagnósticos diferenciales proporcionada por el asistente permite optimizar recursos y orientar mejor los estudios complementarios», explica Rossi.
La herramienta también podría escalarse a otros campos clínicos. «El enfoque es aplicable a otras enfermedades raras o de diagnóstico complejo, como trastornos hematológicos, autoinmunes o infecciosos. Creemos que el rol del neurólogo como supervisor de desarrollos de IA es vital», subraya Alessandro.
IA con sello argentino
Detrás de Entelai hay nombres propios ligados a la investigación argentina. La empresa fue cofundada por los investigadores del CONICET Mauricio Farez y Diego Fernández Slezak. Este último dirige el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA) de la UBA y ha sido reconocido con premios internacionales como el Google Research Award y el Microsoft Faculty Award.
«La inteligencia artificial está transformando la forma en que producimos conocimiento y tomamos decisiones. En medicina, el potencial es enorme. En Entelai desarrollamos asistentes virtuales que no reemplazan al profesional: lo acompañan, ofrecen inteligencia aumentada para mejorar el diagnóstico y el acceso a la salud», concluye Fernández Slezak.
El futuro, parece, ya llegó. Y es colaborativo.
Referencia bibliográfica:
Alessandro, L., Bianciotti, N., Salama, L., Volmaro, S., Navarrine, V., Ameghino, L., … & Rossi, M. Artificial Intelligence‐Based Virtual Assistant for the Diagnostic Approach of Chronic Ataxias. Movement Disorders.
Por Daniel Ventuñuk
En base al artículo de Bruno Geller
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