Modelo 1
Información básica
Variables demográficas y autoinformadas.
Instrumentos y desarrollos
AIMAR · Tu asistente en demencia
Artificial Intelligence for Modeling Aging Research es una plataforma basada en inteligencia artificial para la detección temprana y la prevención del deterioro cognitivo y la demencia.
Descripción general
Inteligencia artificial aplicada al envejecimiento cognitivo
AIMAR es el resultado del proyecto de investigación «Plataforma web integral digitalizada basada en inteligencia artificial para la detección temprana y la prevención del deterioro cognitivo y la demencia» (PID2022-141966OB-I00), financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.
El proyecto ha desarrollado y validado una calculadora de riesgo de progresión del deterioro cognitivo mediante modelos de machine learning entrenados con variables demográficas, sanitarias, médicas, neuropsicológicas y de neuroimagen. Las estimaciones incorporan técnicas SHAP para identificar los factores que más contribuyen a cada predicción y favorecer su interpretabilidad.
La versión AIMAR-Beta constituye un primer prototipo funcional orientado a la investigación clínica y a la validación multicéntrica.
AIMAR-Beta
Predicción del riesgo de deterioro cognitivo
La versión beta implementa cinco modelos XGBoost de complejidad creciente a partir de información disponible en distintos contextos asistenciales.
Modelo 2
Información básica + médica
Añade datos médicos básicos al conjunto de variables.
Modelo 3
Cribado cognitivo
Incorpora pruebas de cribado cognitivo.
Modelo 4
Información combinada
Combina información demográfica, autoinformada, médica y de cribado cognitivo.
Modelo 5
Evaluación cognitiva
Añade pruebas cognitivas más exhaustivas. Precisión: 86 %; AUC: 0,84.
Metodología
De los datos a una predicción interpretable
AIMAR-Beta se construyó a partir de una base de datos longitudinal de 845 participantes mayores de 65 años, cognitivamente sanos al inicio, seguidos durante tres años. Se recogió información sociodemográfica, médica, clínica y cognitiva mediante entrevistas estandarizadas y pruebas neuropsicológicas.
El entrenamiento incorporó imputación múltiple para los valores perdidos, SMOTE para equilibrar casos y controles, optimización bayesiana de hiperparámetros y análisis SHAP para mejorar la transparencia e interpretación individual de los resultados.
Aplicaciones
Prevención, cribado y seguimiento cognitivo
AIMAR está diseñado para apoyar distintos escenarios clínicos, asistenciales, docentes y de investigación.
Detección temprana
Identificación del riesgo
Estimación del riesgo de deterioro cognitivo leve o demencia antes de la aparición de síntomas clínicamente evidentes.
Decisión clínica
Apoyo asistencial
Información complementaria para orientar la derivación, priorización y control de factores potencialmente modificables.
Investigación y docencia
Seguimiento y formación
Evaluación de intervenciones preventivas, estudios longitudinales y aprendizaje aplicado en envejecimiento cognitivo, psicogeriatría y neuropsicología.
Desarrollo
Principales características de AIMAR-Beta
La calculadora ofrece distintos niveles de complejidad en función de los datos disponibles. Los modelos más sencillos pueden utilizarse sin una infraestructura neuropsicológica extensa, mientras que los más avanzados integran medidas cognitivas detalladas.
La versión beta se basa en variables clínicas y cognitivas sin requerir neuroimagen, es accesible online y se apoya en un estudio revisado por pares sobre la predicción de conversión a deterioro cognitivo leve.
Publicación científica
Validación del modelo
Scientific Reports · 2025
Predicción del deterioro cognitivo leve
Fernández-Blázquez, M. A., Ruiz-Sánchez de León, J. M., Sanz-Blasco, R., Verche, E., Ávila-Villanueva, M., Gil-Moreno, M. J., Montenegro-Peña, M., Terrón, C., Fernández-García, C. y Gómez-Ramírez, J. (2025). XGBoost models based on non-imaging features for the prediction of mild cognitive impairment in older adults. Scientific Reports, 15, 29732.
AIMAR
Investigación y colaboración
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