El papel de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico de Esclerosis Múltiple

La Organización Mundial de la Salud (OMS) informa que más de 2 millones de personas en todo el  mundo se ven afectadas por la esclerosis múltiple (EM), y su prevalencia está en constante aumento  ¹. Aproximadamente el 80% de las personas con EM experimentan algún grado de discapacidad, lo  que la convierte en la principal causa no traumática de discapacidad neurológica en personas  jóvenes ². 

La inteligencia artificial (IA) está adquiriendo una creciente importancia recientemente, entre otros en  el campo de la medicina. Entre sus numerosas ventajas, los algoritmos desarrollados por la IA  pueden automatizar tareas repetitivas, analizar grandes cantidades de datos en menos tiempo y  lograr una precisión y reproducibilidad superiores a las de los médicos ³. Esta capacidad de análisis  y la acumulación de conocimientos tienen un gran potencial en mejorar el diagnóstico y la expansión  del conocimiento de enfermedades. 

Específicamente en el campo de la esclerosis múltiple, se plantea que la IA pueda generar algoritmos  que mejoren el manejo de la enfermedad de las siguientes maneras: 

• Mejorar el diagnóstico: La resonancia magnética (RM) es la prueba de imagen de elección para  diagnosticar la EM ⁴. La IA tiene un enorme potencial para mejorar el análisis de imágenes  médicas, lo que incluye la identificación temprana de lesiones, el análisis de patrones lesionales y la  segmentación automatizada de lesiones y tejidos. Esto permite un análisis más profundo y detallado  de las lesiones e incluso permitiría identificar nuevos patrones de lesiones relacionados con la  enfermedad y su pronóstico ³. 
• Pronóstico: La terapia de la EM depende del pronóstico basado en evidencia, lo cual es esencial  para tomar decisiones personalizadas en una enfermedad tan heterogénea ⁵. La IA se ha utilizado  para predecir la conversión de la esclerosis múltiple remitente-recurrente a secundaria progresiva y  para identificar factores asociados con una peor evolución ⁶. También se ha empleado para  predecir el curso a medio y largo plazo de la enfermedad ^{7, 8.} Todo lo anterior puede ser útil para  guiar las decisiones terapéuticas y mejorar la elección del tratamiento de la enfermedad. 
• Diferenciación de tipos de esclerosis múltiple: La IA ha demostrado ser útil para diferenciar  pacientes con EM remitente-recurrente y EM progresiva ⁹. También se ha utilizado para clasificar  pacientes según la gravedad previsible de la enfermedad ¹⁰. 
• Monitorización de la respuesta al tratamiento: Tradicionalmente, la respuesta al tratamiento se ha  evaluado mediante seguimiento clínico y resonancia. La IA permite analizar simultáneamente  parámetros de resonancia magnética y clínicos, mejorando la medición de la respuesta al tratamiento  y ayudando en la elección del fármaco idóneo ¹¹. 
• Descarte de otras enfermedades: Uno de los desafíos en el diagnóstico de la EM es excluir otras  enfermedades similares, como el espectro de la neuromielitis óptica (NMOSD), y la enfermedad  asociada a anticuerpos anti-MOG (MOGAD), entre otras ¹². La IA ha demostrado superar la  precisión diagnóstica incluso de neurorradiólogos expertos y puede ayudar a descartar otras  patologías con mayor seguridad. 

En un entorno donde la informática es esencial para procesar información de manera rápida y  precisa, el ámbito médico no debería ser una excepción. Aunque siempre se debe requerir la revisión  de un clínico experto, es esencial que todos los especialistas en EM se familiaricen con las  aplicaciones clave de la IA, que están a punto de incorporarse a la práctica clínica. Como se ha  expuesto anteriormente, las técnicas de IA son altamente prometedoras en diversas áreas de la EM. 

Estas aplicaciones, en última instancia, tienen el potencial de mejorar significativamente el  diagnóstico de la enfermedad, la elección del tratamiento, su pronóstico y, en última instancia, la  calidad de vida de los pacientes.