IA para la fatiga en la esclerosis
La US lidera un proyecto sobre el uso de inteligencia artificial y dispositivos móviles
Investigadores del grupo Participatory Health Informatics and Personalization (Phipe) de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla lideran el proyecto de investigación titulado Understanding Daily Multiple Sclerosis related Fatigue: a Participatory Health Informatics Approach (MSF-PHIA), financiado dentro del Programa Operativo Feder Andalucía.
En MSF-PHIA se emplean tecnologías móviles e inteligencia artificial para identificar y analizar los factores claves en la autogestión de la fatiga en esclerosis múltiple (EM) empleando metodologías participativas siguiendo una aproximación centrada en el paciente.
La EM es una enfermedad crónica y progresiva del sistema nervioso central que conduce a la desmielinización, pérdida axonal y degeneración neuronal progresiva. Las personas con esta enfermedad sufren una gran variedad de síntomas como fatiga, sensación alterada, problemas cognitivos y de salud mental e incluso problemas de movilidad física. Es la causa principal de discapacidad neurológica no traumática en jóvenes adultos.
El comienzo de la EM se da comúnmente en edades comprendidas entre 20 y 40 años, por lo que afectan en los momentos más productivos de las personas e impactan negativamente en sus vidas profesionales, sociales y familiares. El curso de esta padencia es altamente variable e impredecible estando su progreso asociado con la acumulación de discapacidades. Entre la diversidad de síntomas asociados está la fatiga es uno de los más incapacitantes que afecta hasta el 80% de los pacientes. La patología de la fatiga en EM es pobremente comprendida. Ambas, causas y consecuencias de la fatiga en EM, son consideradas multidimensionales y se requiere una estrategia multidisciplinarpara abordarlas con éxito. Además de este enfoque multidisciplinar, la gestión de la fatiga en EM requiere de intervenciones personalizadas que consideren la multitud de factores potencialmente relevantes y que se adapten a las condiciones específicas del paciente y sus variaciones debidas a la diversidad de síntomas que pueden afectarle.
El proyecto MSF-PHIA desarrollará modelos basados en inteligencia artificial interpretativa y explicable para identificar tipologías de personas con EM en base a su fatiga y estimar los niveles individualizados de fatiga.