Investigación sobre el sueño y Alzheimer mediante inteligencia artificial explicable

Un equipo de investigadores de la UNED y la UNIR ha implementado técnicas de inteligencia artificial explicable para analizar los pequeños movimientos que se producen durante el sueño, utilizando sensores colocados en la muñeca. Su objetivo es determinar si estos movimientos pueden ofrecer señales relacionadas con el deterioro cognitivo asociado al Alzheimer. Este estudio, aún en fase exploratoria, busca no solo identificar patrones útiles, sino también hacer que los modelos sean comprensibles tanto para profesionales como para pacientes.

Claves de la noticia

Las interrogantes sobre cómo se mueve una persona mientras duerme y qué información puede revelar esos movimientos sobre procesos complejos relacionados con el envejecimiento y el deterioro cognitivo han impulsado esta investigación. La catedrática de Inteligencia Artificial de la UNED, Olga Santos, junto al investigador Miguel Ángel Portaz del mismo departamento, están colaborando con la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) para explorar el potencial del análisis del movimiento nocturno mediante inteligencia artificial.

El trabajo ha sido publicado recientemente en la revista Information Systems Frontiers. En este artículo titulado Explaining the Unseen: AI-Driven Insights from Sleep Motion for Explainable Alzheimer Disease’s Screening, se analizan registros obtenidos a través de sensores durante el sueño. El enfoque del estudio no es crear una herramienta diagnóstica inmediata, sino más bien una prueba de concepto que permita entender mejor qué señales podrían ser útiles y cómo interpretarlas de manera transparente.

Análisis y metodología del estudio

Uno de los ejes centrales del estudio es la capacidad de interpretación. Más allá de verificar si la inteligencia artificial puede identificar patrones, el equipo busca comprender qué está observando realmente el modelo y por qué llega a ciertas conclusiones. Miguel Ángel Portaz destaca que en campos sensibles como la salud, no basta con que un modelo sea preciso; es crucial entender su funcionamiento interno: “Necesitamos saber qué está aprendiendo el sistema y por qué toma decisiones específicas”.

A pesar de que los resultados finales están orientados hacia el envejecimiento y la salud, esta línea de investigación tiene sus raíces en un contexto diferente. Desde hace años, Olga Santos colabora con Alberto Corbí del Instituto de Investigación ITED en UNIR para analizar el movimiento humano mediante sensores inerciales. Este trabajo previo se centraba en disciplinas como el aikido, donde se estudian diferentes niveles de experiencia a través de las técnicas ejecutadas.

Santos explica que las metodologías desarrolladas para analizar señales de movimiento fueron adaptadas al ámbito sanitario cuando comenzaron a recopilar datos sobre movimientos nocturnos en pacientes con Alzheimer. La colaboración con UNED permitió profundizar en aspectos metodológicos y en la necesidad fundamental de explicabilidad dentro del estudio.

Resultados preliminares y futuro del estudio

Los hallazgos iniciales sugieren que los movimientos realizados durante el sueño contienen patrones significativos que podrían contribuir al estudio del deterioro cognitivo. Mediante sensores ubicados en la muñeca y técnicas avanzadas de inteligencia artificial, se identificaron características del movimiento nocturno asociadas a diferencias entre los grupos analizados.

No obstante, los investigadores enfatizan que estos resultados son una validación inicial y no deben considerarse como aplicaciones clínicas inmediatas. “En investigación no solo buscamos modelos más precisos; queremos construir herramientas comprensibles y confiables”, señala Olga Santos.

Este enfoque permite estudiar procesos complejos utilizando tecnologías accesibles y poco invasivas, lo cual ofrece una nueva perspectiva sobre fenómenos relacionados con el envejecimiento en condiciones más cercanas a la vida cotidiana. Además, buscan formular nuevas preguntas científicas basadas en los datos recopilados.

A medida que avanzan en su investigación, los científicos consideran este estudio un paso intermedio dentro de un proceso más amplio: trasladar metodologías inicialmente diseñadas para comprender el movimiento humano hacia nuevos escenarios relacionados con la salud y el envejecimiento. Esto podría abrir puertas a aplicaciones prácticas futuras tras validar su robustez.

Por último, Miguel Ángel Portaz concluye que desean seguir evaluando su enfoque en diversos escenarios antes de implementar aplicaciones reales: “Es esencial entender por qué un modelo toma determinadas decisiones para desarrollar herramientas más fiables y útiles”.

Preguntas sobre la noticia