Un sistema de aprendizaje automático para predecir la fragilidad en ancianos
- Desarrollado en la Universidad Politécnica de Madrid
Investigadores del Grupo de Sistema Inteligentes de la Universidad Politécnica de Madrid desarrollan modelos para detectar y predecir la aparición de fragilidad en personas mayores, lo que resulta de creciente interés dado el aumento de envejecimiento de la población mundial
La fragilidad es un síndrome relacionado con la edad que se caracteriza por pérdida de fuerza y agotamiento, y se asocia a multimorbilidad. Las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a la detección precoz y la predicción de su aparición.
Los investigadores de la Politécnica han desarrollado un modelo de aprendizaje automático para la predicción de la fragilidad y pre-fragilidad, con especial atención al aspecto físico de la patología.
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Dado el aumento de la edad media de la población, el desarrollo de políticas de prevención y tratamiento de la fragilidad es un tema de gran interés para la sociedad, ya que la prevención de esta afección puede mejorar significativamente la vida de nuestros mayores y aliviar la carga del sistema sanitario.
La fragilidad está correlacionado con la pérdida de masa muscular y debilidad y se asocia con un mayor riesgo de caídas, hospitalización frecuente, o disfunción motora y cognitiva.
Los investigadores han utilizado la definición propuesta por la epidemióloga y geriatra Linda P. Fried en 2001, que identifica un fenotipo de fragilidad a través de cinco criterios −pérdida de peso involuntaria, lentitud, fuerza de agarre, nivel de actividad física y agotamiento−, dividiendo así la población en tres categorías: frágiles, pre-frágiles y robustos.
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Para desarrollar este tipo de modelos se necesita una gran cantidad de datos sobre los que el modelo pueda aprender. Para ello, los investigadores se sirvieron de uno de los estudios más reconocidos sobre envejecimiento que existen, el ELSA (English Longitudinal Study of Ageing), que lleva recopilando datos de personas mayores en Reino Unido desde 2001.
Tras estudiar y procesar estos datos, formularon un modelo que puede dar una estimación del riesgo de fragilidad en un horizonte temporal de dos años.
Han particularizado las variables más relevantes y con ellas han desarrollado un cuestionario para realizar a las personas mayores, y obtener así los datos de entradas del modelo. Las preguntas varían entre los ámbitos médico, económico, social y cultural, y no necesitan realizar pruebas ni análisis al paciente.
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Los datos obtenidos en el estudio se pueden utilizar para obtener el nivel de fragilidad de los ancianos, a través de las arquitecturas de aprendizaje automático para la detección y predicción de fragilidad entrenadas previamente.
“Uno de los logros conseguidos como resultado del estudio es un espejo inteligente desarrollado por la Universidad de Castilla-La Mancha que se instala en casa de personas mayores con el objetivo de ayudarlas en el día a día a contrarrestar el riesgo de fragilidad”, indican los investigadores.
En el proyecto han participado la Universidad de Castilla-La Mancha, el CIBER-Instituto de Salud Carlos III y la Universidad Carlos III.
