Archivo del Autor

Ejercicio físico y función cognitiva

Publicado por:

      Desde hace tiempo se vienen publicando semanalmente (seguimiento con alertas bibliográficas en PubMed) una gran cantidad de trabajos que pretenden, en primer lugar, encontrar una relación directa entre el ejercicio físico y el funcionamiento cognitivo y, en segundo lugar, ofrecer recomendaciones específicas.

En la actualidad todos los estudios que se llevan a cabo con las terapias que se ofrecen a personas con deterioro cognitivo, y más específicamente con enfermedad de Alzheimer (EA), parten de estas premisas:

  • No hay cura; los fármacos pueden mejorar el funcionamiento cognitivo, pero no modifican la enfermedad.
  • No hay medicación preventiva.
  • El objetivo es retrasar o ralentizar el inicio.
  • Se deben implementar Terapias NO-FARMACOLÓGICAS para mejorar el funcionamiento cognitivo antes del inicio de la EA.

Ya es conocido el efecto del ejercicio físico (EF) como estrategia no farmacológica para la prevención tanto del deterioro cognitivo asociado a la edad como sobre grupos de personas con deterioro cognitivo subjetivo (DCS) o deterioro cognitivo leve (DCL).

Se considera que el EF puede tener efectos en una gran variedad de factores neuroprotectores.

También se han documentado cambios mediante resonancia magnética (RM) en personas que realizan EF frente a las que no lo hacen. La principal conclusión es que se reduce la densidad del tejido que se pierde con la edad.

Pero, ¿qué tipo de EF es el más recomendable?

Además del tipo específico de ejercicio hay una gran cantidad de variables que hay que tener en cuenta:

  • ESTIRAMIENTOS
    • AERÓBICO
    • RESISTENCIA
    • EQUILIBRIO
    • TAI-CHI

      La duración de la intervención a lo largo del tiempo

      La intensidad

      La frecuencia semanal

      El tiempo de cada sesión

      El tipo de ejercicio

ESTIRAMIENTOS

AERÓBICO

RESISTENCIA

EQUILIBRIO

TAI-CHI

  • La duración de la intervención a lo largo del tiempo
  • La intensidad
  • La frecuencia semanal
  • El tiempo de cada sesión

Los últimos estudios concluyen que el ejercicio aeróbico (caminar, nadar, bicicleta…) tiene un efecto moderado, clínicamente significativo, sobre la FC:

  • Cuando el ejercicio aeróbico es de intensidad moderada
    • 3 sesiones por semana
    • 45 minutos por sesión
    • En programas de 24 semanas de duración se observan beneficios que perduran en el tiempo, al menos 12 meses después.
    • Solo significativo en estudios con mejor adherencia al tratamiento

El interés del posible efecto del EF sobre la FC no es reciente; ya en 1998 un grupo de expertos de la OMS publicó un trabajo en el que se recogen dichos efectos positivos, no solo sobre la FC, sino también sobre la salud mental y los gastos sanitarios.

  • Disminución de los gastos en asistencia sanitaria.
  • Campañas que fomenten la actividad física como camino para obtener una mejor salud y su repercusión sobre:
  • Descenso depresión y ansiedad.
  • Mejor tolerancia al estrés.
  • Mejora de la autoestima.
  • Movilidad.
  • Enfer. Cardiovasculares.
  • Osteoporosis.
  • Caídas.
  • Diabetes.

Un estilo de vida pasivo es un importante factor de riesgo de tener una mala salud y una capacidad funcional reducida.

Por último, y como resumen gráfico, estas son las 10 recomendaciones para mantener el cerebro saludable según la Sociedad Española de Neurología y la Fundación del Cerebro.

0

Inteligencia artificial y neuropsicología – el Test del Reloj

Publicado por:

El Test del Reloj es una prueba muy conocida y utilizada en la práctica neuropsicológica clínica diaria. Presentamos los resultados de algunos trabajos desarrollados en el ámbito del diagnóstico del deterioro cognitivo mediante técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial.

El Aprendizaje Automático pretende desarrollar técnicas que permitan aprender a las computadoras, mediante los conocimientos aplicados de las Ciencias de la Computación y de la Inteligencia Artificial.

Para ello crean programas capaces de generalizar comportamientos a partir de información suministrada mediante ejemplos.

El desarrollo de estos programas se ha extendido a una gran variedad de campos; desde los motores de búsqueda de información hasta los diagnósticos médicos, pasando por otras aplicaciones (p.e., BOLSA: una buena parte de las órdenes de compra se realizan por algoritmos en base a BIG DATA; SENTENCIAS JUDICIALES, etc.).

Dentro de los diagnósticos médicos nos interesa especialmente el desarrollo llevado a cabo en el campo de las DEMENCIAS y del Deterioro Cognitivo, en general.

Hasta el momento, el diagnóstico clínico se ha realizado mediante el juicio de 1 ó más profesionales, basado en los resultados de pruebas e informes específicos.

El Aprendizaje Automático desarrolla algoritmos, mediante un proceso automático, a partir de datos neuropsicológicos y demográficos.

El objetivo es predecir el resultado en escalas de deterioro cognitivo (p.e., CDR de Hughes) y en diagnósticos clínicos (p.e., enfermedad de Alzheimer -EA-, enfermedad de Parkinson –EP-, etc.).

Se han utilizado una gran cantidad de algoritmos, pero han sido 4 de ellos los que han proporcionado mejores resultados, siendo el mejor las REDES BAYESIANAS (80% de precisión en el diagnóstico).

El TEST del RELOJ es una prueba muy utilizada en la evaluación neuropsicológica:

  • Permite o facilita el diagnóstico diferencial entre el envejecimiento normal y la demencia.
  • Coste económico mínimo, sencillo y eficaz.
  • Consiste en dibujar sobre un papel la esfera de un reloj, cuyas agujas señalen las 11:10.

De forma adicional, se solicita el dibujo a la copia. El dibujo a la copia puede facilitar el diagnóstico diferencial entre distintas demencias (p.e., la copia en la enfermedad de Alzheimer es mejor que en la demencia por cuerpos de Lewy –DCLw-).

Hay una gran variedad de sistemas de puntuación clásicos (solo con lápiz y papel, y el juicio de un evaluador experto). Nosotros venimos utilizando los baremos del Test de los 7 Minutos.

Pero recientemente, han aparecido unos sistemas alternativos de puntuación, basados en el Aprendizaje Automático.

En el desarrollo de estas técnicas ha participado muy activamente un grupo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts).

De estos sistemas de puntuación destaca el desarrollado por Bennasar, 2015.

  • Para la práctica clínica diaria parece muy complejo por la gran cantidad de características que hay que analizar, y por el análisis tan exhaustivo que hay que hacer de diferentes componentes del dibujo.
  • El sistema de puntuación propuesto por el grupo del MIT se ajusta más a las exigencias de la práctica clínica diaria.
  • Se realiza mediante el registro del dibujo a partir de un bolígrafo electrónico que está conectado a un ordenador.
  • Un programa informático desarrollado específicamente para esto lo analiza.
  • En el análisis se toma en cuenta desde el tiempo de ejecución (con una resolución temporal de 12 ms) hasta datos puramente gráficos (resolución de ± 0,05 mm: manecillas, números, esfera, etc.).

Han utilizado diferentes algoritmos y también han creado un sistema de puntuación sin necesidad de utilizar un análisis tan complejo. Los resultados son superiores a los obtenidos por los mejores sistemas de puntuación clásicos.

El sistema de puntuación se recoge en la siguiente tabla, y llegan a la conclusión de que cuando la puntuación obtenida es inferior a 10, es sugerente de deterioro cognitivo. Con este sistema clasifican correctamente a cerca del 80% de los casos.

En trabajos publicados hasta el momento se recogen algunos resultados interesantes:

  • Existe diferencia entre personas con EA/Deterioro Cognitivo Leve –DCL-/SANOS analizando el tiempo que tarda en dibujar la primera aguja y el tiempo total que tarda en dibujar el reloj.
  • El tiempo total que el paciente está dibujando, excluido el tiempo de latencia, es mayor en pacientes con Demencia Vascular comparado con otras demencias y con grupos de DCL. Esto puede ser un biomarcador para la evaluación de la bradipsiquia, y puede ayudar a la identificación de enfermedad vascular comórbida en la demencia y en el DCL.
  • La presencia de elementos no identificables puede representar dificultades para la toma de decisiones en tareas cronometradas. Hasta ahora no se había estudiado y pueden ser indicativos de deterioro incluso en el contexto de un dibujo aparentemente correcto.

De esta forma han logrado identificar correctamente entre un 96-99% de los dibujos.

La utilización del Test del Reloj se está extendiendo a otras patologías (Esclerosis Múltiple, Depresión).

BIBLIOGRAFÍA

  • Clinical Decision Support System for Early Detection and Diagnosis of Dementia. Mohamed Bennasar. Cardiff University. School of Engineering. Tesis Doctoral 2014.

  • Learning Classification Models of Cognitive Conditions from Subtle Behaviors in the Digital Clock Drawing Test. William Souillard-Mandar, Randall Davis, Cynthia Rudin, Rhoda Au, David J. Libon, Rodney Swenson, Catherine C. Price, Melissa Lamar, Dana L. Penney, 2015.

0