Resumen de la reunión del 23 de abril.
UN AVANCE HACIA LA
AUTOMATIZACIÓN Y EL DIAGNÓSTICO TEMPRANO DE ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS
MEDIANTE EL USO DE TESTS GRÁFICOS (GNPT-AI)
Los
errores que aparecen cuando se copia una figura o se hace un dibujo libre de
memoria son de importante interés en el estudio de los trastornos
neuropsiquiátricos y del deterioro cognitivo leve con riesgo de progresión a
Demencia. Estos errores, que aparecen en figuras simples y en más complejas, son
indicativos del grado de afectación y del progreso de la enfermedad.
En estas patologías se ven alteradas ciertas
funciones cognitivas, que se pueden manifestar con determinados fallos en el
dibujo, como pueden ser las alteraciones espaciales (Dibujo 2), las
perseveraciones (Dibujo 3), simplificaciones, micrografías…
El proyecto actual se basa en el uso de
muestras de diferentes estudios previos como los de (Diaz y Peraita, 2008) y
(García-Herranz, Diaz y Peraita, 2016), añadiendo una nueva muestra de
pacientes que ya presentan deterioro cognitivo.
La colaboración en este campo con herramientas
de inteligencia artificial resulta muy prometedora por ejemplo con la posibilidad
de detección de signos que pueden pasar desapercibido al ojo humano (como
variables no visibles, diferencias mínimas en los trazos…) o por la simple
aportación de una medida sistemática de estos dibujos que sea capaz de reducir
la variabilidad interobservador. También es beneficioso el uso de estas
herramientas por su rapidez a la hora de observar numerosos datos, obteniendo
en poco tiempo un resultado cualitativo y cuantitativo.
Iríamos por ende hacia el desarrollo de una aplicación
informática que sea capaz de hacer un diagnóstico rápido, preciso y de forma
automática de estas patologías neurodegenerativas utilizando Test
Neuropsicológicos Gráficos informatizados.
Dibujo1: CDT mediante orden |
Dibujo 2: Casita en copia |
Dibujo 3: Cubo de memoria |
IMÁGENES: Muestra de resultados de algunos Test gráficos utilizados: 1. Test del reloj. 2. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Copia de la casita) 3. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Cubo de memoria). 4. Test del Dibujo del Árbol. 5. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Copia de la casita). 6. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Copia de la casita). 7. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Muelles). 8. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Copia de la casita). 9. Subtest de Apraxias constructivas del Test de Barcelona (Picos y mesetas)
Los Test Gráficos son ampliamente usados en el
control y diagnóstico de deterioro cognitivo. Sin embargo, existen importantes
dificultades a la hora de sustraer los datos de este tipo de tests e
informatizarlos ya que requiere de una aportación de la información a
aplicaciones que pueda así “comprender” y utilizar estos datos para generar
unos resultados fiables, teniendo en cuenta la rigidez del lenguaje
informático.
Pero, ¿cómo traducir los signos más habituales a
un diagnóstico con inteligencia artificial?, ¿cómo se define una simplificación?,
¿cómo se traduce una perseveración al lenguaje informático? A modo de ejemplo
artículos previos definen la simplificación como reproducir bien los elementos simples, pero hacer una relación espacial
errónea entre ellos (Trojano et Gainottic, 2016), pero también lo definen como hacer
más familiar o más simple las figuras en lugar de las complejas o producir una
pérdida de perspectiva (Dibujo 6).
Algunas propuestas incluyen detección de signos
no descritos como rapidez y orden de ejecución, presión en la ejecución,
firmeza del trazado etc, que pueden ser detectadas con mayor facilidad con
aplicaciones informáticas.
Durante el debate también se introdujeron otros
test como el del Dibujo del Árbol, que son de especial interés para distintos
trastornos neuropsiquiátricos, incluida la Enfermedad de Alzhéimer (EA) leve (Robens et al, 2019). Este test podría ayudar
detectar micrografías, fáciles de
analizar informáticamente, como aparece en la Ilustración 4, que se ha
observado en pacientes con EA usando el Test del Dibujo del Árbol.
Dibujo 5: Copia de casita, paciente con EA leve |
Dibujo 6: Copia de casita, paciente con DCL moderado-amnésico |
Dibujo 7: Bucles o muelles |
Dibujo 8: Copia de casita |
Dibujo 9: Picos y mesetas |
La jornada acabó de manera muy enriquecedora con
los compañeros del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED que nos
presentaron los nuevos dispositivos capaces de registrar los trazos realizados
en tiempo real además de otras características añadidas de esta aplicación, con
todas las implicaciones que ello puede tener para el avance en este campo.
- Diaz y Peraita. 2008. Detección precoz del deterioro cognitivo ligero de la tercera edad. Psicothema. vol: 20 pp: 438-444
- García-Herranz, Diaz y Peraita. 2016. Neuropsychological predictors of conversion to probable Alzheimer disease in elderly with mild cognitive impairment. Journal of Neuropsychology. vol: 10 (2) pp: 239-255
- Robens et al. 2019. The Digital Tree Drawing Test for Screening of Early Dementia: An Explorative Study Comparing Healthy Controls, Patients with Mild Cognitive Impairment, and Patients with Early Dementia of the Alzheimer Type. Journal of Alzheimer's Disease. vol: 68 (4) pp: 1561-1574
- Trojano et Gainottic. 2016. Drawing Disorders in Alzheimer's Disease and Other Forms of Dementia. Journal of Alzheimer's Disease. vol: 53 (1) pp: 31-52
Autores:
-Celia Poza
-Rosa Molina
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