Dr. Marco V. Benavides Sánchez.
Un ictus es como un “apagón” repentino en el cerebro. De un momento a otro, una parte del cerebro deja de recibir sangre —y con ella, oxígeno— porque una arteria se bloquea o se rompe. Y cuando el cerebro se queda sin oxígeno, las funciones que controla —como hablar, moverse, recordar o entender— pueden verse afectadas en segundos.
No avisa. No duele como un infarto. Pero puede dejar secuelas profundas: dificultad para caminar, hablar, pensar o incluso para reconocer a los seres queridos.
Cada año, millones de personas en el mundo sufren un ictus isquémico agudo, una interrupción repentina del flujo sanguíneo al cerebro que puede dejar secuelas físicas, cognitivas y emocionales. Para quienes lo viven —y para sus familias— el camino de la recuperación es incierto. ¿Volveré a caminar? ¿Podré hablar con claridad? ¿Seré independiente otra vez?
Estas preguntas no solo reflejan angustia, sino también una necesidad médica urgente: anticipar el pronóstico funcional de cada paciente. Saber cómo será la evolución permite planificar mejor la rehabilitación, tomar decisiones informadas y, sobre todo, ofrecer esperanza realista.
Un estudio reciente propone una herramienta innovadora para responder a estas preguntas: inteligencia artificial multimodal, capaz de combinar datos clínicos y de imagen cerebral para predecir cómo estará el paciente tres meses después del ictus.
¿Qué significa “multimodal” y por qué importa?
En medicina, los datos vienen en muchos formatos: números, imágenes, escalas, observaciones. Tradicionalmente, los médicos han usado su experiencia y modelos estadísticos para interpretar esta información. Pero cuando se trata de integrar múltiples fuentes —como resultados de laboratorio, antecedentes médicos y escaneos cerebrales— las cosas se complican.
Aquí entra en juego el enfoque multimodal: una técnica de inteligencia artificial que puede “leer” diferentes tipos de datos al mismo tiempo. En este caso, se usaron:
- Datos clínicos: edad, sexo, factores de riesgo, tiempos de atención, puntuaciones neurológicas.
- Imágenes de perfusión cerebral: obtenidas por tomografía, muestran qué zonas del cerebro están recibiendo sangre y cuáles no.
Al combinar ambos, el modelo puede detectar patrones complejos que no son evidentes a simple vista, y así predecir si el paciente tendrá un buen o mal pronóstico funcional.
¿Cómo se hizo el estudio?
El equipo de investigación —liderado por Balázs Borsos, Corinne G. Allaart y Aart van Halteren— trabajó con datos de 98 pacientes atendidos en un hospital de los Países Bajos. Todos habían sufrido un ictus isquémico agudo y tenían una oclusión visible en sus estudios de imagen.
Se probaron tres tipos de modelos:
- Solo con datos clínicos: el mejor fue TabNet, una red neuronal especializada en datos estructurados.
- Solo con imágenes: se usó una versión adaptada de ResNet-10, diseñada para procesar imágenes médicas.
- Modelo combinado (DAFT): aquí se integraron ambos tipos de datos. Este modelo fue el más preciso, con un AUC de 0.75 y un F1 score de 0.80, superando a los anteriores.
Lo más sorprendente: estos resultados se lograron con una base de datos relativamente pequeña y un modelo de baja complejidad computacional, lo que lo hace más fácil de implementar en hospitales.
¿Qué significa esto para los pacientes?
Imagina que, tras un ictus, el equipo médico pudiera decirte con mayor certeza cómo será tu recuperación. No para quitarte la esperanza, sino para darte claridad, dirección y apoyo personalizado.
Este tipo de modelos podría ayudar a:
- Diseñar programas de rehabilitación más ajustados a cada caso.
- Preparar emocionalmente a pacientes y familias.
- Optimizar recursos hospitalarios y comunitarios.
- Facilitar decisiones compartidas entre médicos y seres queridos.
Además, en el futuro, podrían evolucionar hacia sistemas que no solo predigan, sino que también recomienden tratamientos personalizados, basados en tu perfil clínico y cerebral.
¿Y los límites?
Como todo avance, este estudio tiene sus desafíos:
- El número de pacientes es pequeño (98), lo que limita la generalización.
- Los datos provienen de un solo hospital.
- Se necesita validar el modelo en otros centros y poblaciones.
También hay retos prácticos: integrar estos sistemas en hospitales requiere compatibilidad tecnológica, formación médica en IA y reflexión ética sobre cómo usar predicciones en decisiones sensibles.
Un paso hacia una medicina más humana
Más allá de la tecnología, este estudio representa una visión esperanzadora: usar la inteligencia artificial para entender mejor a cada paciente, no como un número, sino como una persona con historia, contexto y posibilidades.
La neurología, como muchas ramas de la medicina, está avanzando hacia una atención más personalizada. Y si herramientas como esta se validan y se aplican correctamente, podrían transformar la forma en que enfrentamos el ictus: con más precisión, más empatía y más humanidad.
📚 Para leer más:
– Borsos, B., Allaart, C. G., & van Halteren, A. (2024). Predicting stroke outcome: A case for multimodal deep learning methods with tabular and CT Perfusion data. Artificial Intelligence in Medicine, 147, 102719. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102719
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