Los profesionales sanitarios tienen dificultades para detectar las señales tempranas del deterioro cognitivo. Las innovadoras herramientas de visión artificial del neurocientífico computacional Ehsan Adeli podrían ofrecer una solución. Dentro de ocho apartamentos de una comunidad de viviendas para personas mayores en Yuma, Arizona, una cámara, más pequeña que una nota adhesiva, se encuentra en un estante de la sala. Con el consentimiento de los residentes, captura sus movimientos, comportamientos y expresiones faciales a lo largo del día. En segundo plano, un algoritmo monitorea las imágenes para detectar cambios preocupantes: ¿Han empezado a ver televisión durante 10 horas seguidas? ¿Se tambalean al caminar? ¿Fruncen el ceño y agitan las manos con más frecuencia? Comportamientos como estos, que pueden indicar pérdida de memoria, depresión, dificultades de movilidad o irritabilidad, se encuentran entre los primeros signos de deterioro cognitivo, que puede derivar en demencia. Sin embargo, suelen ser invisibles para los profesionales de la salud, quienes basan sus diagnósticos en cuestionarios autoadministrados, evaluaciones breves durante visitas poco frecuentes e informes de cuidadores que podrían no notar cambios sutiles. Con el experimento en Yuma, Ehsan Adeli , profesor adjunto de psiquiatría y ciencias del comportamiento en Stanford, espera cambiar esta situación. Su investigación pionera utiliza inteligencia artificial para analizar los movimientos de los pacientes en videos, desde actividades cotidianas hasta gestos minuciosos, con el fin de identificar síntomas preocupantes para los médicos. Detectarlos a tiempo puede permitir intervenciones y apoyo que, de otro modo, tendrían que esperar hasta una etapa más avanzada de la enfermedad. "Nuestra esperanza es que esto potencialmente revolucione el diagnóstico temprano del deterioro cognitivo, la enfermedad de Alzheimer y las demencias relacionadas", dice Adeli. Entre las habilidades del modelo se encuentra el reconocimiento de acciones como ajustar la cama o ponerle pantuflas y mangas de compresión al paciente. Cortesía de Ehsan Adeli y el equipo de Partnership in AI-Assisted Care. El trabajo de Adeli forma parte de un campo en expansión llamado inteligencia ambiental, que integra sensores en entornos cotidianos y utiliza inteligencia artificial para interpretar los datos. Su primer proyecto relacionado, una colaboración en curso con el Centro de Investigación de Excelencia Clínica (CERC), utiliza la visión artificial, un tipo de IA, para analizar videos de interacciones con pacientes con el fin de mejorar la atención en el Hospital de Stanford. La inteligencia ambiental también es una prioridad principal para el Instituto Stanford de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI), que apoya parcialmente la investigación de Adeli. Como profesora afiliada al HAI, Adeli comparte la visión del instituto de un futuro en el que la tecnología potencia el potencial humano y enriquece la vida, contribuyendo así a una sociedad más sostenible y compasiva. La investigación de Adeli con personas mayores lleva su enfoque innovador a los hogares por primera vez. Los síntomas neuropsiquiátricos, como cambios de humor, confusión y deambulación, son predictores tempranos comprobados de problemas cognitivos. Los sensores comúnmente utilizados en la atención médica, como los monitores de sueño y temperatura, no pueden registrarlos eficazmente. Los sensores portátiles son demasiado costosos y pueden provocar la pérdida de datos si los pacientes se los quitan. “Por eso, el tipo de tecnología que estamos desarrollando, en concreto, la visión artificial, es clave”, afirma Adeli. “Hay pocos casos en los que se utilicen datos de cámaras pasivas para comprender el comportamiento, y mucho menos para relacionarlos con resultados clínicos”. Adeli y sus colaboradores comenzaron a concebir la tecnología hace dos años con el apoyo, entre otros, del Premio Jaswa a la Innovación para Innovadores en Etapa Inicial de Carrera del Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento. Con el aporte de los profesionales, Adeli está construyendo paneles personalizados que rastrean los comportamientos clave de los pacientes a lo largo del tiempo, lo que permite a los médicos notar cambios graduales. “Esto sería una especie de monitoreo sin contacto de los signos vitales del comportamiento humano”, afirma. “Si logramos detectar estos signos a tiempo, se podrían usar medicamentos y terapias conductuales para retrasar los efectos adversos y lograr una mejor calidad de vida”. Una vez que Adeli y su equipo determinen la viabilidad de la tecnología, esperan iniciar un ensayo clínico que compare su eficacia con los métodos actuales para diagnosticar el deterioro cognitivo. Con el apoyo del departamento de psiquiatría de Stanford, Adeli ha construido un "Laboratorio Viviente", que se asemeja a una sala de estar típica y estará equipado con más de 20 sensores sin contacto. Su objetivo es encontrar sensores que puedan complementar las cámaras en los hogares, preservando la privacidad. Por ejemplo, los sensores en un colchón podrían rastrear los patrones de sueño, o los integrados en el suelo del baño podrían capturar el movimiento. Las herramientas de inteligencia ambiental pronto serán comunes en las zonas comunes de las residencias para personas mayores, predice Bryan Ziebart, presidente de Insight Living, empresa que gestiona las instalaciones de Yuma. Ziebart cree que, como resultado, la calidad de vida y la salud mejorarán. “Si tienes 100 residentes, no tienes 100 cuidadores”, afirma. “Aprovechar la visión artificial en torno al afecto, la marcha y el estado emocional será fundamental para el funcionamiento de las comunidades en el futuro”. Junto con los colaboradores de HAI, James Landay y Fei-Fei Li, y los colaboradores de CERC, Arnold Milstein y Vankee Lin, Adeli está lanzando un proyecto piloto complementario con la Universidad Nacional de Singapur, centrado en la detección de síntomas neuropsiquiátricos como precursores de la demencia. El equipo de Adeli, que también incluye a Sarah Billington, también está probando y diseñando herramientas de inteligencia ambiental que van más allá del seguimiento del deterioro cognitivo para su uso en la atención general a personas mayores. Para Adeli, el asunto es personal. Hace años, presenció cómo la abuela de su esposa, quien padecía demencia, perdía gradualmente la capacidad para realizar actividades cotidianas. “Fue desgarrador, y en parte por eso me apasiona la tecnología que estamos desarrollando”, dice. “Espero de verdad que pueda ayudar a millones de familias como la mía, ofreciendo detección temprana, intervención oportuna y, en última instancia, la oportunidad de preservar la salud y la independencia de sus seres queridos”. Ehsan Adeli es profesor adjunto de psiquiatría y ciencias del comportamiento y, por cortesía, de informática en Stanford. Dirige el Laboratorio de IA Traslacional de Stanford .