Inteligencia artificial contra el dolor de cabeza

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La migraña es una enfermedad neurológica crónica que, según distintos estudios, la padece entre un 12% y un 15% de la población, especialmente mujeres.

Su fase más característica es un intenso dolor de cabeza, muy incapacitante para los afectados, que tiene un impacto significativo en la calidad de vida de quien la sufre.

Un equipo encabezado por Alicia Gonzalez-Martinez, de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España, ha utilizado algoritmos de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) sobre datos de pacientes en un estudio en el que han participado ocho hospitales españoles.

El resultado ha sido el desarrollo de una innovadora calculadora de aprendizaje automático que permite a los neurólogos anticipar cómo responderán los pacientes con migraña a los nuevos tratamientos en los próximos meses.

Los pacientes con migraña episódica pueden sufrir hasta catorce días de dolor al mes y los pacientes con migraña crónica más de quince, lo que hace de esta enfermedad una de las principales causas de discapacidad en edad laboral.

Hay dos tipos de fármacos contra la migraña: los preventivos, que administrados periódicamente reducen el número e intensidad de las crisis, y los de fase aguda que se toman cuando aparece el dolor.

Cada episodio de migraña puede variar en intensidad, duración y síntomas, dificultando el tratamiento efectivo.

Por tanto, no todos los medicamentos son igual de eficaces en todos los pacientes, lo que podría demorar encontrar el tratamiento más adecuado para cada uno.

Desde hace unos años se utiliza la toxina botulínica como tratamiento preventivo avanzado contra la migraña con buenos resultados, y más recientemente la nueva esperanza para los pacientes: los anticuerpos monoclonales anti-CGRP.

Estos últimos cuestan entre 5.000 y 8.000 euros por paciente y año.

Son tratamientos caros y no se conoce el perfil del paciente que mejor se beneficiará del tratamiento, por lo que su prescripción se financia si fallan los fármacos clásicos y la toxina botulínica, con el costo y tiempo que todo esto supone.

Concretamente, la nueva herramienta permite a los neurólogos predecir cómo responderán los pacientes a los nuevos tratamientos anti-CGRP en los próximos seis, nueve o doce meses.

El sistema predice si el número de crisis mensuales del paciente va a disminuir en un 30% (respondedor), 50% (buen respondedor), o 75% (superrespondedor).

Cada predicción se arroja con una probabilidad (certeza), dando al profesional un criterio objetivo que permite tomar decisiones más informadas y personalizadas.

Los resultados son fiables, fáciles de interpretar por el médico y hacen un uso seguro, transparente y justo de la inteligencia artificial.

Si el resultado predicho por la herramienta no es favorable, se podrá suspender el tratamiento y continuar con otro si así lo considera el médico.

La herramienta no utiliza información personal del paciente sino que emplea variables relacionadas con el número de crisis del trimestre anterior, del actual, o de evaluaciones de formularios habituales en la práctica clínica.

Los autores han utilizado algoritmos de aprendizaje automático sobre datos de 712 pacientes de un estudio en el que participan ocho hospitales españoles y, en la actualidad, los algoritmos se están mejorando e incluyendo un mayor número de pacientes.

Como señala Josué Pagán, investigador de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT) de la UPM, que ha formado parte del equipo de investigación, “nuestra herramienta puede desempeñar un papel importante en la mejora de la predicción de la respuesta al tratamiento anti-CGRP en un entorno del mundo real y podría servir como ayuda para el sistema de apoyo a las decisiones.

Hasta donde sabemos, esta es la primera herramienta desarrollada en este campo que tiene una posible aplicación clínica práctica y sencilla para los neurólogos que proporcionan este fármaco para tratar la migraña”.

Fuente: European Journal of Neurology