La IA ayuda a predecir problemas de memoria y deterioro cognitivo durante la transición menopáusica

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Revisado médicamente por Carmen Pope, BPharm. Última actualización el 17 de enero de 2025.

Por Dennis Thompson HealthDay Reporter

VIERNES, 17 de enero de 2025: La inteligencia artificial podría identificar de forma más rápida y asequible a las mujeres menopáusicas que tienen problemas de memoria o cognición.

La IA identificó eficazmente a mujeres con deterioro cognitivo subjetivo grave (SCD), o confusión autopercibida o problemas de memoria, informan los investigadores en un nuevo estudio publicado el 14 de enero en la revista Menopausia.

Uso de IA para ayudar menopausal podría abrir la puerta a una mejor gestión de su salud cerebral, dijeron los investigadores.

“La etapa de transición a la menopausia es un factor importante de SCD”, escribió el equipo de investigación dirigido por Ping Li, un profesora de la Escuela de Enfermería y Rehabilitación de la Universidad de Shandong en China.

“Las mujeres en diferentes etapas de esta transición enfrentan distintos riesgos de deterioro cognitivo, probablemente debido a fluctuaciones hormonales, cambios emocionales y alteraciones fisiológicas”, escribió el equipo.

La ECF puede ser una de las primeras síntomas notables de Enfermedad de Alzheimer o demencia, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC). Aproximadamente uno de cada nueve adultos estadounidenses sufre de ECF, principalmente personas de mediana edad y personas mayores.

Para el estudio, los investigadores reclutaron a casi 1300 enfermeras menopáusicas de 16 hospitales de la provincia china de Shandong. El deterioro cognitivo subjetivo de las mujeres se midió mediante un cuestionario de 9 ítems.

El equipo de investigación entrenó un programa de inteligencia artificial para buscar ECF comparando los resultados del cuestionario con otros datos de tres cuartas partes de las enfermeras, incluidos los de salud. , vida laboral, síntomas menstruales y de menopausia, salud mental y factores del estilo de vida como el sueño y el ejercicio.

Luego probaron la IA en la cuarta parte restante de las enfermeras para ver si podía detectar con precisión la ECF basándose en sus datos.

Los resultados mostraron que la IA “posee capacidades sólidas y puede identificar eficazmente a los pacientes con ECF grave”, escribieron los investigadores.

El modelo también reveló factores específicos que tienen más probabilidades de influir en el riesgo de ECF de una mujer.

“Los resultados mostraron que los síntomas de la menopausia, la etapa de transición de la menopausia, el nivel socioeconómico, la satisfacción del sueño y las emociones positivas fueron son los factores más importantes que afectan la ECF grave”, escribieron los investigadores.

En general, los síntomas de la menopausia tuvieron el mayor impacto en el poder cerebral, según muestran los resultados.

“En las primeras etapas, los síntomas leves de la menopausia pueden no estar asociados significativamente con la cognición, pero a medida que los síntomas se vuelven más intensos, particularmente con sofocos frecuentes o intensos, cambios de humor y alteraciones del sueño, el riesgo de deterioro cognitivo aumenta notablemente”, escribieron los investigadores.

Por otro lado, las mujeres con emociones más positivas tuvieron menos deterioro cognitivo, posiblemente al aliviar su estrés y ayudar a que su cerebro permanezca más flexible.

Los investigadores dijeron que se necesita investigación adicional para validar la efectividad de la IA. e identificar otros factores que podrían incluirse en su análisis.

“Este estudio destaca cómo se puede emplear el uso del aprendizaje automático para identificar a las mujeres que experimentan un deterioro cognitivo subjetivo severo durante la transición a la menopausia y los posibles factores asociados”, Dr. Stephanie Faubion, directora médica de The Menopause Society, dijo en un comunicado de prensa.

“La identificación temprana de personas de alto riesgo puede permitir intervenciones específicas para proteger la salud cognitiva”, concluyó Faubion. “Los estudios futuros que involucren medidas objetivas de cognición y seguimiento longitudinal son cruciales para comprender mejor estas asociaciones”.

Fuentes

  • The Menopause Society, comunicado de prensa, 14 de enero , 2025

    • Descargo de responsabilidad: Los datos estadísticos de los artículos médicos proporcionan tendencias generales y no se refieren a individuos. Los factores individuales pueden variar mucho. Busque siempre asesoramiento médico personalizado para decisiones individuales de atención médica.

    Fuente: HealthDay

    Al corriente : 2025-01-18 00:00

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