miércoles, 23 septiembre, 2026

La UNNE se suma a un proyecto para la detección temprana del Alzheimer con Inteligencia Artificial

La Universidad Nacional del Nordeste se incorporó a un proyecto de investigación que combina evaluación neuropsicológica e inteligencia artificial para la detección temprana del deterioro cognitivo y el Alzheimer.

La Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) se sumó a un proyecto de investigación coordinado por especialistas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y el Instituto FLENI, que integra la evaluación neuropsicológica estandarizada con técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para el análisis de la conducta y del lenguaje, con el objetivo de lograr la detección temprana del deterioro cognitivo leve, precursor de la enfermedad de Alzheimer.

El proyecto, denominado «Análisis computarizado de la conducta (ACC) como predictor del rendimiento cognitivo», fue presentado este viernes en la Facultad de Medicina de la UNNE. Es dirigido por el Dr. Diego Fernández Slezak, del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (UBA/CONICET), y co-dirigido por la Dra. Lucía Crivelli, Jefa de Neuropsicología en Fleni.

La iniciativa busca que las pruebas tradicionales para evaluar pacientes con posible demencia, que requieren ser realizadas en hospitales, puedan efectuarse a través de un screening online o a distancia, apoyado en IA, sin necesidad de concurrir a un centro de salud. En un protocolo inicial con pacientes de FLENI se comprobó que el uso de IA permite predecir con un 80% de precisión las capacidades cognitivas en pacientes con posible demencia.

Tras esa experiencia, los responsables del proyecto decidieron expandir su desarrollo a otras instituciones y áreas geográficas. La UNNE se constituye en uno de los primeros lugares del interior del país en sumarse al objetivo de federalizar la propuesta. El acto de presentación contó con la presencia del rector de la UNNE, Dr. Omar Larroza, quien será el director regional del proyecto; la Dra. Laura Leiva, Secretaria General de Ciencia y Técnica; e integrantes del Laboratorio de IA Aplicada y del Instituto Fleni, junto a profesionales de las facultades de Medicina y de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura que participarán como investigadores.

Durante la presentación se destacó que se busca fortalecer las capacidades del personal técnico de la UNNE en la aplicación de protocolos de investigación en neurociencias, integrando la evaluación neuropsicológica con técnicas de IA. La formación de especialistas pretende garantizar la correcta ejecución de estudios clínicos y la generación de biomarcadores tempranos de deterioro cognitivo.

El Dr. Fernández Slezak explicó que el objetivo del uso de la IA aplicada a la salud mental es acortar la brecha en el acceso, ya que casi un 90% de los casos de demencia no están detectados por falta de acceso al sistema de salud. «Por eso la pregunta es cómo hacer para que todos los adultos mayores o personas que empiezan a tener algún síntoma de deterioro cognitivo puedan evaluarse aunque no haya un profesional disponible en ese momento o lugar. Y ahí es donde la Inteligencia Artificial viene a ayudar a favorecer el acceso a las evaluaciones», afirmó.

Señaló que el primer piloto fue validado con pacientes de FLENI, una muestra sesgada por tratarse de personas de altos ingresos y alta calidad educativa. «Ahora queremos determinar si el proyecto piloto es aplicable a otros lugares, en la vida real», para lo cual se iniciaron trabajos con otras instituciones de Buenos Aires y la región nordeste con la UNNE.

El Dr. Gustavo Verón, investigador asistente de CONICET con sede en Fleni, resaltó que la iniciativa busca aprovechar la IA y el análisis computarizado de la conducta para identificar pacientes que podrían beneficiarse con un diagnóstico más certero. Indicó que en casos de deterioro cognitivo leve que avanza a demencia por Alzheimer, el diagnóstico se realiza mediante biomarcadores, pero su acceso es restrictivo geográfica y económicamente. «Con este proyecto creemos poder ampliar la cantidad de personas que pueden beneficiarse con un diagnóstico temprano y accesible», manifestó.

Los referentes detallaron que las pruebas son evaluaciones semiestructuradas para determinar perfiles cognitivos en memoria, atención, lenguaje y otras habilidades, que podrían predecir el deterioro de forma temprana.

Según los fundamentos del proyecto, la enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia a nivel mundial, responsable del 60% al 70% de los casos. El Deterioro Cognitivo Subjetivo (DCS) se considera un posible marcador preclínico. En la última década, los cambios en el lenguaje y la comunicación han sido estudiados como indicadores tempranos de la EA. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y métodos computacionales de IA permiten analizar grandes volúmenes de datos lingüísticos para extraer patrones asociados al deterioro cognitivo. El análisis computarizado de la conducta (ACC) incorpora el estudio de la gestualidad y expresiones no verbales.

«La integración de estas variables ofrece un abordaje innovador para la construcción de biomarcadores no invasivos, económicos y replicables», se afirmó en la presentación.

En cuanto a la participación de la UNNE, la propuesta incluye capacitar al personal técnico en metodologías que integren evaluación neuropsicológica con herramientas de IA. La formación abarca fundamentos teóricos y procedimientos prácticos para la administración e interpretación de baterías neuropsicológicas, así como la implementación del protocolo de ACC, incluyendo la recolección y procesamiento ético de datos audiovisuales y el uso de modelos de IA para el análisis automático del lenguaje y la gestualidad.

«La implementación de estas capacitaciones abre la posibilidad de que la UNNE se incorpore de manera activa a los protocolos de investigación que actualmente se desarrollan en el país y en la región en el área de demencia e inteligencia artificial aplicada a las neurociencias», destacaron durante el acto. Indicaron que posiciona a la institución como un nodo estratégico en redes de investigación interdisciplinarias, potenciando la transferencia tecnológica y la generación de conocimiento de alto impacto.

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