Detección precoz del deterioro cognitivo mediante técnicas de gamificación, aprendizaje máquina y herramientas tic

Abstract

El número de personas afectadas por enfermedades neurológicas de tipo demencia, sigue creciendo de forma continua a nivel mundial, debido a que el principal factor de riesgo es la edad avanzada. La enfermedad de Alzheimer (i.e., AD del acrónimo en inglés) es la causa más común de demencia, ya que representa aproximadamente entre el 60% y 80% de los casos diagnosticados. Se considera una enfermedad cerebral progresiva que comienza mucho antes de que aparezcan los síntomas clínicos. Además, el AD supone una de las amenazas de salud más relevantes a nivel mundial, dada su elevada prevalencia, ocasionada por el envejecimiento progresivo de la población. El diagnóstico del AD requiere una evaluación completa, que incluye un examen del estado mental y funcional del paciente. Este tipo de evaluaciones tienen lugar en un entorno controlado —ámbito clínico— y son llevadas a cabo por profesionales del área de la salud —neurólogos, psicólogos, gerontólogos, etc.— Este tipo de test clásicos presentan una serie de limitaciones que pueden afectar al resultado de la evaluación que realizan, tales como, realizar una detección tardía, estar afectadas por el efecto bata blanca o mantener una elevada dependencia de las variables de confusión. Por tanto, en torno a esta problemática surge la motivación principal de esta tesis doctoral, que es la creación de un mecanismo de evaluación neuropsicológica que pueda ser utilizado en la población adulta (i.e., mayor de 55 años) a modo de cribado y monitorización cognitiva, para la detección de problemas cognitivos incipientes y que mejore las limitaciones de las actuales pruebas. Para ello se plantea el uso de juegos serios, técnicas de aprendizaje máquina —Machine Learning— y las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. En primer lugar, se ha diseñado y desarrollado una batería de juegos serios Panoramix formada por: Episodix, para evaluar la memoria episódica; Attentix, para evaluar la atención; Executix, que evalúa el estado de las funciones ejecutivas; Workix, evalúa la memoria de trabajo; Semantix, evalúa la memoria semántica; Prospectix, se dirige a la evaluación de la memoria de procedimiento; y finalmente Gnosix, orientado a la evaluación de las gnosias visuales; que en su conjunto cubren el principal espectro cognitivo para realizar una detección precoz de problemas cognitivos. Se han llevado a cabo dos experimentos pilotos, uno inicial con 16 sujetos para una validación preliminar y un segundo con una muestra de participantes con significancia estadística (i.e., n=74 personas mayores y n=15 potenciales administradores), para validar el sistema en el ámbito que nos ocupa. Ambos pilotos contaron con la aprobación del Comité de Ética de la Investigación de Galicia (i.e., ref.: 2016/236 y 2016/477 respectivamente). Además, de forma transversal se ha aplicado un proceso de validación psicométrica, de acuerdo al estándar seguido por los test clásicos y que son una garantía para alcanzar su validez clínica. Las técnicas de Aprendizaje máquina o Machine Learning aplicadas, han permitido estimar o predecir el estado cognitivo de la persona evaluada con una tasa de precisión y exactitud muy elevada. De entre el conjunto total de algoritmos utilizados, el mejor desempeño ha sido para los basados en árboles de decisión y clasificación. La calidad de la clasificación ofrecida viene abalada desde el punto de vista procedimental, mediante el uso de la técnica de validación cruzada para el entrenamiento y testeo de los datos, así como desde el punto de vista de las métricas de valoración, al utilizar comparativamente un amplio conjunto de ellas para reforzar dichos resultados y proporcionar una medida de concordancia de la clasificación sin estar afectada por un resultado azaroso. Finalmente, a tenor de los resultados obtenidos creemos que sí es posible disponer de un artefacto, la batería de juegos serios Panoramix, que permita detectar daño cognitivo de forma precoz en personas mayores. Además, solución aporta mejoras sobre las limitaciones que presentan los test clásicos, que a pesar de ser pruebas con validez clínica y ser utilizadas en esta investigación como verdad base, necesitan mejorar dichos aspectos haciendo uso de la innovación tecnológica actual. Para concluir, podemos indicar que el alcance obtenido en esta investigación ha sido óptimo y que sienta las bases para poder seguir investigando e intentar alcanzar un prototipo con validez normativa y que pueda ser utilizado en entornos clínicos. La vocación de la batería Panoramix es la de ser un test neuropsicológico digital, que siga los estándares de diseño y validez psicométricos y que supere las limitaciones de los test actuales, apoyándose en la innovación tecnológica y en el conocimiento de los expertos en dicho ámbito. Creemos que esta tesis doctoral sienta las bases para dicho camino.