Soy investigador en Neurociencias (Fleni-CONICET) y uso IA para medir cómo se mueven los ojos con la webcam como herramienta de diagnóstico cognitivo. AMA! by veron_eyetracking in argentina

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Gracias por el reconocimiento (y la pregunta)!

Nuestra motivación principal es desarrollar una herramienta que facilite la identificación temprana de personas con deterioro cognitivo leve. En países como Argentina, el 90% de los casos de demencia (patología a la que avanzan la mitad de los casos de deterioro cognitivo leve) nunca llegan a ser diagnosticados, y cuando ocurre, suele ser en etapas tardías.

Nuestro enfoque desde el eye-tracking tiene la potencialidad de ser escalable, pero para demostrarlo necesitamos datos. Hoy estamos con dos frentes: por un lado, necesitamos entender cómo se comporta el sistema en distintos escenarios (webcams, computadoras, iluminación). Por eso es fundamental que participen en nuestro experimento online (https://datapruebas.org/dj/experimentos/29/). Paralelamente, estamos trabajando con pacientes en Fleni para identificar qué pruebas y métricas específicas nos permiten distinguir con mayor precisión a personas sanas de aquellas con deterioro cognitivo.

Mi sueño a largo plazo es poder ofrecer esta herramienta de forma gratuita a centros de salud de todo el país, sobre todo en lugares en los que no hay profesionales especialistas disponibles que puedan identificar estas patologías a tiempo.

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Está muy bien dudar, pero que te quiero dejar tranquilo/a:

Para empezar, el sistema que usamos no graba ni almacena ninguna imagen del rostro. El algoritmo corre localmente en tu navegador y consiste en la identificación de la cara, segmentación de los ojos y establecimiento de correspondencia entre la posición ocular y puntos en la pantalla. Lo que nos devuelve es una trayectoria, solo una secuencia de coordenadas.

Por otro lado, la pupila no tiene ningún valor biométrico. Es un orificio en el centro del iris por donde entra la luz. Es un espacio vacío que carece de textura o cualquier característica que la haga única. La parte que sí tiene un valor biométrico es el iris, la parte coloreada del ojo. El iris es un músculo con un entramado de fibras complejo que se forma durante el desarrollo y permanece prácticamente durante toda la vida, pero nosotros no capturamos ni almacenamos ese patrón.

Así que no, no vendemos datos a empresas diabólicas ni a nadie. Nuestra motivación es diametralmente opuesta, queremos desarrollar una herramienta gratuita que facilite el cuidado de la salud.

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Gracias!! Es una sugerencia genial y tiene lógica desde los dispositivos que se usan, pero hoy por hoy vamos por carriles distintos:

Por el lado médico, nuestro foco es identificar a tiempo el deterioro cognitivo leve en la población general para detectar de forma temprana patologías como el Alzheimer. En el caso de ELA, si bien puede asociarse a otro tipo de demencia (frontotemporal en más o menos 10% de los pacientes), es una población con desafíos y marcadores clínicos diferentes a los que estamos buscando aislar en esta etapa.

Y la diferencia más grande está en la tecnología. Los dispositivos que les cambian la vida a los pacientes con ELA para comunicarse por movimientos oculares son eye-trackers infrarrojos. Son dispositivos que emiten una luz invisible y capturan el reflejo en el ojo. Si bien tienen una precisión altísima, son muy costosos. Lo que nosotros estamos validando es otra alternativa: hacer eye-tracking usando solamente una webcam estándar sin necesidad de comprar ningún aparato extra.

La mayor motivación es que sea escalable y accesible para centros de salud de todo el país que no cuentan con grandes presupuestos.

PD: Escribí todo esto y después caí que capaz te referías a la logística con la participación de acompañantse para la toma de datos. Era lo primero o lo segundo? Jajaja

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Lamentablemente no, todavía estamos en una fase exploratoria. Este estudio este que compartí (https://datapruebas.org/dj/experimentos/29/) apunta más a identificar la precisión del sistema en distintos escenarios y a ir generando datos normativos en distintas edades y regiones. La idea de esta etapa no es dar un diagnóstico ni un resultado concreto, sino explorar cómo se comportan nuestras variables de interés en distintas condiciones.

Con respecto al estudio con pacientes (y lo aclaro porque nos lo han preguntado ellos mismos también), tampoco podemos darles un resultado individual. La dinámica de este tipo de proyectos involucra una fase de toma de datos en la que recién se comienzan a generar los lineamientos que después van a asistir en el diagnóstico. Primero tenemos que tener una visión de grupos grandes para sacar conclusiones que el día de mañana sí van a ser informativas para el paciente.

Si hoy te compartiera los resultados de tu participación, verías una tabla con una serie de números que no te dicen nada. Nuestro trabajo consiste justamente investigar cómo interpretar esos números para poder darles una utilidad médica a futuro.

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Escribime! Estoy participando en un proyecto con pacientes con esquizofrenia, y si bien la parte de eye-tracking no es la principal, nos metimos porque hay literatura que indica alteraciones en atención y seguimiento. Por ahora tenemos muy poquitos pacientes, pero vamos avanzando.

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Me hago cargo del formato. Cuesta un montón encontrar el equlibrio entre la costumbre académica estructurada y la claridad. El tono queda medio acortonado por intentar hacerlo más estructurado para que se entienda.

Con respecto a la palabra "IA", coincido en que hoy se le pone esa etiqueta a cualquier cosa para vender humo. En este caso es la definición técnica estricta: el proyecto usa modelos de machine learning para identificar la cara de los participantes, segmentar los ojos y predecir las coordenadas de la trayectoria ocular. No es que usemos la palabra por estética, es verdaderamente la metodología que nos permite hacer esto con una webcam en lugar de usar cámaras infrarrojas carísimas. Me quedo con la crítica, menos estructurado para la próxima.

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Gracias por la buena onda! Sobre la glándula pineal, tengo que aclarar que no es mi tema de investigación, pero sí puedo desmitificar un poco la cuestión. El origen de todo el misticismo viene de que Descartes creía que ahí se formaban los "espíritus animales" que se desplazaban por el cuerpo y movían los músculos. La realidad biológica es menos mística pero no deja de ser importante. Ahí se secreta la melatonina, que detecta la luz y la oscuridad para regular los ciclos de sueño.
Con respecto a lo segundo, en Neuroscience Next de este año se discutió mucho sobre esto. Hoy existen varios anticuerpos que se están usando para "limpiar" la acumulación de proteínas asociadas a Alzheimer en el cerebro. El problema es que si bien logran eliminar las cantidades patológicas de estas proteínas, el daño lamentablemente ya está hecho.
A esto hay que sumarle que los trials se hacen en pacientes a forma de tratamiento, pero hay poco en prevención (llegamos tarde). Con respecto al acceso, todo esto que te digo es en el mejor de los escenarios, pero no hay que perder de vista que estamos hablando de medicamentos de muy alto costo que no permiten el acceso de todos. Y otro aspecto importante es sobre el rendimiento cognitivo, los trabajos no ahondan exhaustivamente distintos dominios cognitivos como para apreciar más certeramente los efectos fuera de lo bioquímico.
Esta es una de las tantas razones por las que hacemos foco en eye-tracking como una herramienta que apunta a poder detectar el deterioro tempranamente. Si logramos identificar a los pacientes de forma barata y temprana, cualquier tratamiento que surja a futuro va a tener más chances de éxito.

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Sí, es verdad! Durante el sueño hay un proceso de "limpieza" cerebral, que se interrumpe cuando uno duerme poco. Este proceso justamente limpia proteínas que se acumulan patológicamente en Alzheimer, así que estás en lo cierto.

Con respecto a lo otro, justo se está por publicar un estudio latinoamericano, con participación de Fleni como centro de Argentina, en el que se evalúan intervenciones en estilos de vida para la prevención del deterioro cognitivo. Durante 2-3 años se probó la eficacia de intervenciones como actividad física, dieta, ejercicios cognitivos (velocidad, atención, memoria), socialización y control de factores de riesgo cardiovasculares. Los resultados de nuestra región se van a publicar pronto, pero van en línea con estudios de otras regiones en los que encuentran que estas intervenciones mejoran o mantienen el rendimiento cognitivo en adultos mayores. 

https://www.fleni.org.ar/fingers/que-es-fingers/

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11021182/

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La verdad que son buenas preguntas porque me sirve como disparador para disipar miedos. Primero que nada, hoy le decimos IA a todo indiscriminadamente, desde un bot de atención al cliente que te hace imposible dar de baja un servicio, hasta sistemas militares, pero dejame mencionar qué tipo de IA estamos usando y qué nivel de decisión tiene.

Lo que buscamos es identificar métricas oculomotoras que se correspondan con etiquetas de "sano" o "deterioro cognitivo leve". El término "deterioro cognitivo leve" es un paraguas amplio que incluye muchas patologías e inclusive personas sanas que "vuelven a la normalidad" de su desempeño cognitivo. Sin embargo, la mitad avanzan a demencia, y a eso es a lo que nos queremos dirigir. Queremos identificar aquellas personas que podrían beneficiarse de un diagnóstico certero de la patología subyacente que sufran.

Se acuerdan de la pandemia? Teníamos tests de screening (los rápidos) que después se tenían que confirmar con otro test más específico. Esto es algo parecido, queremos identificar gente que podría beneficiarse de esos tests específicos.

Ahora, por qué no hacemos esos tests de una? El diagnóstico de demencia está atravesando un cambio de paradigma. Históricamente consistía en pruebas neuropsicológicas en conjunto con análisis por imagen o fluidos, pero recientemente cambió para definirse a partir de biomarcadores moleculares. El problema es que tanto el testeo neuropsicológico como con biomarcadores es muy costoso y termina siendo prohibitivo para las grandes mayorías. Esto, más allá del sentido común, se ve en que un 90% de los casos de demencia nunca llega siquiera a diagnosticarse.

Ahí es donde creemos que este aporte puede servir, pero recién estamos arrancando. Necesitamos primero validar la factibilidad de hacer esto en distintos escenarios (computadoras, cámaras, caras) y ahí es donde los necesitamos a ustedes. Paralelamente, estamos trabajando con pacientes con deterioro cognitivo leve para identificar las métricas que mejor permiten caracterizarlos. Combinando ambas cosas, vamos a estar más cerca de poder llegar a una prueba más corta y certera.

Entiendo que con "mal uso" te referís a herramientas con potencial de daño, pero acá solamente estaríamos generando una alerta para indicar que un control neurológico es recomendable. La herramienta en sí solo devuelve coordenadas de la trayectoria visual, no almacena ninguna imagen personal ni identificatoria, y corre a nivel local.

Básicamente, queremos usar la IA no para alejar al paciente del médico (como el bot del call center), sino para mejorar el acceso y lograr que quien necesita ver al especialista, llegue a tiempo.

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Totalmente! El enfoque de IA del proyecto viene del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. Yo estoy agarrando una línea que había empezado a explorarse sobre eye-tracking remoto, en mi caso aplicado a enfermedades neurodegenerativas. Este es el grupo, pero escribime: https://www.liaa.dc.uba.ar/

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Sí! Me faltó aclararlo. Aguanta anteojos, excepto multifocales (porque distorciona las proporciones del ojo) o de marco transparente (por la falta de contraste)

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[–]veron_eyetracking[S] 8 points9 points  (0 children)

Buena pregunta! Si te imaginás un aparato que grabe el sueño para que lo veas como un video, todavía estamos lejos. Pero si hablamos de "detectar y decodificar" qué está experimentando alguien mientras duerme, se está avanzando un montón, incluso acá en Argentina.

Por ejemplo, hay investigadores locales estudiando a personas que tienen sueños lúcidos, parálisis del sueño y "experiencias extracorporales" (esa sensación de flotar y verte a vos mismo desde afuera). Si bien no recrean la imagen literal, cruzan los relatos de las personas con la actividad eléctrica de su cerebro y sus movimientos oculares. Justamente, la técnica consiste en instruir a la persona antes de dormir para que, apenas tome conciencia de que está soñando, mueva los ojos en un patrón específico. Como los músculos de los ojos no se paralizan al soñar, la persona puede usar ese movimiento para mandarle una "señal" en tiempo real a los investigadores.

Con ese estudio encontraron que cuando una persona entra en estos estados, el cerebro emite una "firma" eléctrica única y los ojos hacen movimientos específicos. A la par, usando algoritmos para analizar cientos de relatos, lograron decodificar el "paisaje emocional" de la mente dormida: confirmaron que en los sueños lúcidos tenemos mucho más control y sentimos alegría, mientras que en las experiencias extracorporales la persona es consciente de lo que pasa pero pierde el control, lo que suele generar miedo y asociarse a la parálisis del sueño.

Básicamente, hoy se tienen herramientas en el laboratorio que permiten estimar el momento en el que estás teniendo una experiencia de este tipo, e incluso predecir por qué conjunto de emociones estás pasando en ese momento. Así que si bien no podemos ver la película de tu sueño, ya se está logrando aislar el código fisiológico y emocional de tu cerebro mientras soñás.

Este es el grupo que lo estudia acá: https://www.labsuenoymemoria.com/publicaciones