¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a diagnosticar la demencia?
La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que se diagnostica la demencia. Los expertos en inteligencia artificial de Mayo Clinic han desarrollado un enfoque centrado en encontrar patrones en la actividad cerebral que pueden ser difíciles de reconocer para el ojo humano. Los medios de IA pueden analizar escáneres cerebrales y compararlos con grandes bases de datos para encontrar patrones vinculados a tipos específicos de demencia. Este proceso puede derivar en diagnósticos más tempranos, rápidos y precisos, incluso para personas que no tienen acceso a centros médicos especializados y expertos en demencia.
Un estudio reciente probó StateViewer, un medio de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de Mayo Clinic para ayudar a diagnosticar la demencia. El instrumento analiza un tipo de escáner cerebral llamado tomografía por emisión de positrones con fluorodesoxiglucosa (FDG-PET), que muestra cómo las diferentes partes del cerebro utilizan el azúcar, también llamada glucosa, para obtener energía. Las áreas del cerebro afectadas por la demencia tienden a utilizar menos azúcar. La exploración FDG-PET resalta las áreas donde el cerebro utiliza menos azúcar, lo que puede indicar el tipo de demencia que causa los síntomas. Si el escáner muestra un uso reducido de azúcar en las áreas del cerebro implicadas en la resolución de problemas y en recordar, por ejemplo, eso puede ser un indicador de la enfermedad de Alzheimer.
StateViewer compara una exploración con una gran base de datos de más de 3600 exploraciones FDG-PET de personas ya diagnosticadas con distintos tipos de demencia. Detectando patrones en la actividad cerebral y el uso de glucosa, puede ayudar a identificar diferentes tipos de demencia.
En el estudio, StateViewer identificó correctamente el tipo de demencia en el 88 % de los casos. También ayudó a los médicos a llegar a un diagnóstico más rápido que cuando utilizaban métodos tradicionales. Este instrumento es útil para distinguir entre tipos de demencia con síntomas similares, como la demencia con cuerpos de Lewy y la atrofia cortical posterior.
StateViewer busca patrones en la actividad cerebral y crea un mapa cerebral codificado por colores que proporciona una imagen visual de las áreas afectadas en el cerebro. Los profesionales de atención médica que revisan las exploraciones pueden usar estas imágenes para ayudar a diagnosticar tipos de demencia.
Los medios de IA como StateViewer están diseñados para respaldar, no reemplazar, la toma de decisiones clínicas. Ofrecen una forma rápida y sistemática de clasificar información compleja y brindan a los profesionales de atención médica más medios para ayudar a determinar un diagnóstico preciso.
Los siguientes pasos son determinar si los medios de IA pueden ayudar a detectar la demencia de forma más temprana, informar los planes de tratamiento y brindar apoyo diagnóstico de nivel experto a más entornos de atención médica, incluidos aquellos sin acceso a especialistas en demencia.
Oct. 25, 2025
- Barnard L, et al. An FDG-PET-based machine learning framework to support neurologic decision-making in Alzheimer disease and related disorders. Neurology. 2025; doi:10.1212/WNL.0000000000213831.
- Angelucci F, et al. Integrating AI in fighting advancing Alzheimer: Diagnosis, prevention, treatment, monitoring, mechanisms, and clinical trials. Current Opinion in Structural Biology. 2024; doi:10.1016/j.sbi.2024.102857.
- Earlier diagnosis. Alzheimer's Association. https://www.alz.org/alzheimers-dementia/research-and-progress/earlier-diagnosis. Accessed July 14, 2025.