La encefalomielitis miálgica, también conocida como síndrome de fatiga crónica, afecta a entre 17 y 24 millones de personas de todo el mundo. Se trata de un trastorno caracterizado por fatiga extrema que dura al menos seis meses y que no se debe por completo a otra afección médica subyacente. Esta incapacitante patología incluye problemas en la vida cotidiana de las personas que la sufren así como dificultades para dormir o malestar general tras realizar esfuerzos físicos. En este marco, se ha llevado a cabo una investigación para conocer la capacidad y usabilidad de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico de esta patología.
Para confirmar el diagnóstico de la fatiga crónica no existe una prueba concreta, ya que los síntomas de la enfermedad son similares a los de muchas otras. En este sentido, el investigador de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Marcos Lacasa, ha explicado: "La dificultad del diagnóstico ante síntomas tan transversales, que pueden empeorar con el tiempo, estriba en que no existen pruebas diagnósticas ni biomarcadores que definan al paciente afecto".
En el último artículo de Lacasa, para el que contó con la participación de sus directores de tesis, Jordi Casas, del grupo de investigación relacionado Applied Data Science Lab de la UOC, y José Alegre, del Vall d'Hebron Institut de Recerca, así como con Ferran Prados, también investigador del Applied Data Science Lab, el investigador analiza cómo un tipo de IA puede precisar el diagnóstico de la fatiga crónica.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO ALERTA
A pesar de la continua investigación, a día de hoy, no existen biomarcadores concisos que permitan diagnosticar el síndrome de fatiga crónica. Por este motivo, los diagnósticos se hacen fundamentalmente a partir de cuestionarios, como por ejemplo el "Short Form Health Survey" (SF-36). Sin embargo, con esta metodología resulta complicado acertar en un diagnóstico temprano.
"Esto serviría de alerta ante síntomas que pudieran asociarse a la encefalomielitis miálgica y facilitaría el envío del paciente a la unidad especializada más cercana"
El artículo científico, publicado en abierto en la revista "Scientific Reports", de la editorial "Nature", ha demostrado que, tal y como ha señalado su autor principal "mediante las respuestas de un cuestionario, se puede simular el estado de un paciente en diferentes ámbitos. En otras palabras, se podría poner al alcance de facultativos no especializados una aplicación basada en aprendizaje automático que, mediante unas cuarenta preguntas, podría predecir incluso las respuestas del paciente en un test de esfuerzo", explica Lacasa. "Esto serviría de alerta ante síntomas que pudieran asociarse a la encefalomielitis miálgica y facilitaría el envío del paciente a la unidad especializada más cercana. En definitiva, facilitaría un diagnóstico precoz".
A partir de los datos de un único cuestionario general, la IA se encargaría de rellenar otros cuestionarios más especializados incluso pudiendo llegar a reemplazar datos que faltan, reduciendo la cantidad de cuestionarios por hacer. "Podemos desarrollar estudios científicos con datos inventados, entre comillas, por la IA, pero que mantienen las características estadísticas propias como si se tratara de pacientes reales. La principal ventaja es que estos datos sintéticos se pueden compartir sin temor a violar ningún dato privado de ningún tipo", señala el investigador. La solución que se propone en el artículo es crear lo que los investigadores denominan pacientes sintéticos.
BÚSQUEDA DE MARCADORES BIOLÓGICOS Y TRATAMIENTO
"Lo que se necesitaría es más presupuesto para poder hacer una secuenciación genética de los pacientes que sufren encefalomielitis miálgica. Así podríamos hacer un análisis genómico y detectar si existe alguna proteína causante de la enfermedad. Esto facilitaría en gran medida diseñar un fármaco efectivo que pudiera paliar los síntomas", concluye Marcos Lacasa.
Además de la mejora del diagnóstico a través de la inteligencia artificial, existen otras líneas de investigación asociadas a la fatiga crónica como son la búsqueda de marcadores biológicos que permitan la elaboración de pruebas diagnósticas efectivas, así como el desarrollo de tratamientos, pues hasta día de hoy esta patología no tiene cura y se trata con recomendaciones o medidas de higiene del sueño, una dieta especifica, ejercicio, terapia y fármacos, no específicos, pero capaces de reducir los síntomas predominantes.