Esclerosis Múltiple: Inteligencia artificial (IA) y Esclerosis Múltiple (EM)
Inteligencia artificial (IA) y Esclerosis Múltiple (EM)
La lA promete ayudar a médicos en el diagnóstico y pronóstico de la EM, mejorando los resultados de los pacientes y la calidad de vida; garantizar la interpretabilidad y la transparencia de los resultados generados será clave para facilitar su integración en la práctica clínica.
Introducción
Los criterios de diagnóstico actuales para EM están establecidos en los criterios de McDonald de 2017, con un énfasis en el diagnóstico temprano y el uso de resonancia magnética (MRI) como herramienta clave.
La EM es una enfermedad heterogénea con diversas manifestaciones clínicas, lo que lo complica su seguimiento y requiere una combinación de datos clínicos, de laboratorio y radiológicos.
Los médicos también utilizan otras herramientas como biomarcadores y evaluaciones neuropsicológicas. La inteligencia artificial
(IA) se presenta como una solución prometedora para mejorar el diagnóstico, identificar marcadores de pronóstico y desarrollar terapias. Los modelos de aprendizaje automático (MAA) son especialmente útiles para analizar grandes conjuntos de datos, en particular, neuroimágenes y resonancias magnéticas. Esta revisión ofrece una visión general de las
aplicaciones potenciales de IA/ML en EM.