Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un sistema de predicción de fragilidad en ancianos, un síndrome que se caracteriza por la pérdida de fuerza y agotamiento relacionado con la edad, y que implica la pérdida de masa muscular, debilidad, mayor riesgo de caídas, hospitalizaciones frecuentes o disfunciones motoras y cognitivas.

"Uno de los logros conseguidos como resultado del estudio es un espejo inteligente que se instala en casa de personas mayores con el objetivo de ayudarlas en el día a día a contrarrestar el riesgo de fragilidad", han indicado los investigadores, pertenecientes al Grupo de Sistemas Inteligencias (GSI) de la UPM en un comunicado.

Los científicos han logrado formular un modelo que puede dar una estimación del riesgo de fragilidad en un horizonte temporal de dos años, todo ello a través de arquitecturas de aprendizaje automático para la detección y predicción de fragilidad entrenadas previamente, lo que proporciona "grandes perspectivas" de mejorar la salud de la población.

"La detección y la predicción dentro de un modelo con un horizonte de dos años funcionan de manera indistinguible, lo que implica que los datos y el cuestionario utilizados contienen información sobre la fragilidad mucho antes de su aparición real. Aunque los resultados son prometedores, las métricas obtenidas dejan espacio para la mejora, especialmente mediante el diseño y el entrenamiento de una arquitectura más sofisticada", han expresado los investigadores en el estudio, publicado en la revista 'International Journal of Medical Informatics'.

En ese sentido, han reconocido la limitación que suponen los datos recogidos, pues se ven "fácilmente influenciados" por factores externos como el estado de ánimo del participante o la forma en que se formula la pregunta.

Este modelo, que forma parte de la integración de la ciencia de datos con la medicina y los hospitales, se centra en el aspecto físico de la patología, para lo que se han basado en la definición propuesta por la epidemióloga y geriatra Linda P. Fried en 2001, que identifica un fenotipo de fragilidad a través de los criterios de 'pérdida de peso involuntaria', 'lentitud', 'fuerza de agarre' y 'nivel de actividad física y agotamiento', dividiendo así la población en las categorías de 'frágiles', 'pre-frágiles' y 'robustos'.

Para desarrollar este tipo de modelos se necesita una gran cantidad de datos sobre los que el modelo pueda aprender. Para ello, los investigadores se sirvieron de uno de los estudios más reconocidos sobre envejecimiento que existen, el ELSA (English Longitudinal Study of Ageing), que lleva recopilando datos de personas mayores en Reino Unido desde 2001.

De esa forma, han logrado particularizar las variables más relevantes, con las que han desarrollado un cuestionario para realizar a las personas mayores y obtener así los datos de entradas del modelo, todo ello a través de una serie de preguntas que varían entre los ámbitos médico, económico, social y cultural, y sin necesidad de realizar pruebas ni análisis al paciente.

La investigación ha sido apoyada por científicos de la Universidad de Castilla la Mancha, que se ocupa del desarrollo de tecnologías ciberfísicas para la gestión de la fragilidad, el Centro de Investigación Biomédica en Red sobre Fragilidad y Envejecimiento Saludable (CIBER), centrado en la promoción de la salud y la prevención mediante la alfabetización en salud, y el departamento de sociología de Universidad Carlos III, que evalúa el impacto de las soluciones del proyecto MIRATAR en el bienestar de las personas. Además, está financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y por la Unión Europea (NextGenerationEU/ Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia).

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