Plataforma digital mejoraría abordaje de Alzheimer y Parkinson en Colombia

La pieza central de la innovación adelantada por el Grupo de Investigación Gestión del Conocimiento E-business de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales es la Evaluación Cognitiva Montreal (MoCA), de ahí que el nombre de la aplicación es MoCAPP.

El MoCA evalúa las capacidades cognitivas de los pacientes –como memoria, atención y habilidades visuales– y permite medir el progreso del Parkinson y del Alzheimer, enfermedades neurodegenerativas que afectan a millones de personas en todo el mundo, lo que significa que ambas provocan deterioro y pérdida progresiva de neuronas en el cerebro.

Según la Asociación Colombiana de Neurología, la más frecuente en Colombia es el Azheimer, con 260.000 personas que la padecen en el país, seguida del Parkinson con 220.000 casos.

El profesor Johnny Alexander Tamayo Arias, de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la UNAL Sede Manizales, explica que “cuando se habla de captar la información en tiempo real eso quiere decir que si el especialista –por ejemplo un psiquiatra– está con el paciente, la elaboración del test en línea tarda entre 20 y 30 minutos y los resultados son inmediatos”.

Hasta ahora uno de los principales desafíos ha sido convertir el MoCA en un formato digital, “por el momento se hace en papel y se llena a mano”, amplía el académico. Pero la plataforma digital les permite a los médicos registrar datos de los pacientes en el momento de la consulta, lo cual resulta fundamental.

En ese sentido, el desarrollo de MoCAPP incluye convertir cada fase del test en partes interactivas y fáciles de entender. El resultado es una aplicación intuitiva, es decir fácil de usar y adaptable, diseñada para personas mayores y usuarios con diferentes niveles de habilidades con la tecnología.

Además el equipo creó un protocolo para asegurarse de que el personal médico pueda manejar el sistema sin complicaciones, “pues para nosotros como ingenieros o técnicos es muy sencillo, pero cuando el médico lo va a hacer no lo entiende. Entonces, ya que el médico es el usuario, hemos tenido que hacer ajustes”, explican los creadores.

Después de completar el test se despliega en Microsoft Azure, una plataforma en la nube elegida por su seguridad y confiabilidad.

Versión en línea y app móvil

Además de su formato web, se planea diseñar una versión móvil de MoCAPP para permitir evaluaciones especializadas rápidas y sencillas desde cualquier lugar. “Se espera que la plataforma integre herramientas de inteligencia artificial (IA) para prever la evolución de la enfermedad en cada paciente”, precisa la estudiante Isabela Salgado Palacio, de Ingeniería Industrial.

Este avance será posible mediante modelos de machine learning o aprendizajeautomático, los cuales identificarán patrones en los datos recopilados para realizar predicciones sobre la progresión del Alzheimer o del Parkinson en cada paciente. Así los médicos podrían observar simulaciones o posibles escenarios futuros que le facilitarían tomar sus decisiones.

Así, esta tecnología permitirá que los investigadores y los médicos accedan a los datos para entender mejor cómo afectan estas enfermedades a distintas poblaciones del país. Se espera que MoCAPP ayude a visualizar patrones, identificando factores como la genética, el ambiente o la alimentación que podrían influir en el desarrollo de las enfermedades.

Por ejemplo en Manizales la doctora Victoria Eugenia Dallos Gómez, docente Universidad de Manizales y Médica SES Hospital de Caldas, afirma que “tanto el Alzheimer como el Parkinson cobran relevancia en escenarios de envejecimiento y Caldas es el segundo departamento de Colombia con mayor índice de envejecimiento, después de Quindío”.

Con el avance del proyecto, el equipo planea añadirle nuevas funciones a MoCAPP, las cuales les ofrecerán a los investigadores herramientas de predicción avanzada para identificar rápidamente signos de alerta en los pacientes. Los modelos de IA les permitirán a los médicos tomar decisiones basadas en patrones observados en personas con características genéticas y ambientales similares.

En el proyecto también participan Juan Camilo Ballesteros Delgado, administrador de sistemas informáticos y John Jairo Forero Delgado, estudiante de Ingeniería Industrial.