En el actual escenario demográfico de un Chile que envejece aceleradamente, nos enfrentamos a un reto clínico complejo: la diferenciación temprana entre la depresión y el Alzheimer inicial. Ambas patologías, sumamente prevalentes en la tercera edad, comparten síntomas de deterioro cognitivo que a menudo confunden a familias y especialistas, retrasando tratamientos adecuados y afectando gravemente la calidad de vida de los pacientes.

Ante esta realidad, un equipo multidisciplinario de la Universidad de Chile ha desarrollado ADDAi (Alzheimer’s and Depression Diagnosis by Artificial Intelligence), una herramienta multimodal que utiliza inteligencia artificial para transformar el diagnóstico geriátrico en un proceso objetivo, rápido y no invasivo.

ADDAi es un software de análisis multimodal diseñado para integrar tres tipos de señales biomédicas obtenidas durante una tarea de navegación espacial virtual: actividad electroencefalográfica (EEG), movimientos oculares y desempeño conductual. Durante el examen, el participante realiza una tarea computacional similar a un videojuego, mientras se registra simultáneamente la actividad cerebral mediante una gorra con electrodos EEG activos y el seguimiento ocular a través de un sistema de eye-tracking de alta resolución basado en infrarrojo. Esta combinación permite evaluar de manera integrada funciones cognitivas relacionadas con orientación espacial, atención y procesamiento cerebral. Según la experiencia acumulada por el equipo, se trata de una herramienta bien tolerada por los participantes, no invasiva y que incluso suele generar interés y curiosidad en los voluntarios.

El proyecto ADDAi no solo representa un avance técnico, sino un compromiso con la dignidad y precisión en el cuidado de nuestras personas mayores. Los logros alcanzados a la fecha consolidan a esta herramienta como una promisoria innovación para apoyar el diagnóstico en salud mental.

Los datos con los cuales se ha entrenado a ADDAi provienen de 168 voluntarios(as) reclutados y distribuidos en los siguientes grupos de estudio: sujetos sanos, sin problemas de memoria y sin síntomas depresivos (grupo Control), sujetos con deterioro cognitivo tipo amnésico/Alzheimer inicial, sujetos con depresión y un grupo de sujetos con un diagnóstico confuso por presentar síntomas de problemas de memoria y depresión (grupo Duda). Este logro ha sido posible gracias a un trabajo coordinado entre el Hospital Clínico de la Universidad de Chile y el Instituto Nacional de Geriatría, equipos médicos -con la participación de la Sociedad de Geriatría y Gerontología de Chile- y plataformas de investigación, fortaleciendo la diversidad y robustez de la cohorte.

En el ámbito tecnológico, el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial le ha otorgado a ADDAi la capacidad de clasificar los datos de EEG, eye-tracking y navegación espacial virtual, reconociendo a los grupos clínicos en estudio. El mayor desafío lo presenta la detección del grupo depresión, probablemente debido a la complejidad neurocognitiva de sus manifestaciones y al desbalance entre los grupos de entrenamiento, ya que el grupo depresión es el más complejo de reclutar por el estado de los pacientes. Frente a ello, el equipo iniciará nuevas estrategias metodológicas y algorítmicas, incluyendo análisis avanzados de señales EEG, ajuste de pesos de clases y exploración de variables neuroconductuales adicionales. Asimismo, el grupo “Duda” será utilizado como cohorte independiente de validación clínica, lo que permitirá evaluar el desempeño del sistema en condiciones cercanas a la práctica médica real.

En conjunto, los hallazgos posicionan este trabajo como una plataforma promisoria para el desarrollo de herramientas de apoyo diagnóstico temprano en deterioro cognitivo y trastornos afectivos, integrando neurofisiología, conducta e inteligencia artificial en un enfoque innovador y de creciente potencial traslacional.

Atributos de ADDAi:

● Eficiencia Clínica Sin Precedentes: ADDAi está logrando optimizar el uso del tiempo clínico, reduciendo evaluaciones neuropsicológicas extenuantes de 3 horas a una evaluación triple integrada de solo 40 a 60 minutos. Esta celeridad no sólo alivia la carga del paciente, sino que maximiza la capacidad operativa de los centros de salud.

● Consolidación de una Base de Evidencia Robusta: Superando las metas iniciales de reclutamiento, el proyecto cuenta hoy con una base de datos de 168 sujetos. Esta diversidad, que abarca desde grupos de control hasta casos complejos de "diagnóstico dudoso", constituye el cimiento científico necesario para que la inteligencia artificial aprenda a distinguir matices que el ojo humano a menudo pasa por alto.

● Validación en Entornos Clínicos Reales: Gracias a una alianza estratégica con el Instituto Nacional de Geriatría (INGER), de donde proviene el 60% de nuestra muestra, el proyecto ha transitado con éxito desde condiciones controladas de laboratorio (TRL 3) hacia una validación en entornos de salud reales (TRL 5). Esta colaboración garantiza que la tecnología sea no solo precisa, sino también usable y humana.

● Democratización del Diagnóstico Especializado: Ante la crítica brecha de especialistas en Chile —donde existe solo un geriatra por cada 15.800 adultos mayores— ADDAi emerge como un puente de equidad. Al ser una herramienta diseñada para ser operada por personal técnico capacitado, permite proyectar diagnósticos de nivel experto hacia las regiones más alejadas, asegurando que la ubicación geográfica no sea una barrera para la salud mental.

Este camino de innovación, liderado por un equipo multidisciplinario de la Universidad de Chile, demuestra que la unión entre la neurociencia, la ingeniería y la medicina es la clave para resolver los desafíos sanitarios más complejos del siglo XXI.

Nota institucional: El proyecto ADDAi es liderado por la Facultad de Odontología en colaboración con la Facultad de Medicina, el Centro de Investigación CLínica Avanzada, CICA, del Hospital Clínico y el Web Intelligence Centre (WIC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, contando con el apoyo fundamental del Instituto Nacional de Geriatría (INGER) y la S[1] ociedad de Geriatría y Gerontología de Chile como entidades asociadas claves para la validación.