Un estudiante de la Escuela de Ingeniería desarrolla un modelo de IA con un 96% de precisión para avanzar en el diagnóstico precoz del Alzheimer
Marc Jordán de Cruz, estudiando de la Escuela de Ingeniería, es el autor de AH_Ad, un sistema basado en inteligencia artificial que permite clasificar imágenes de resonancia magnético cerebral y detectar signos de la enfermedad de Alzheimer con una elevada precisión.
La inteligencia artificial continúa demostrando su potencial para afrontar algunos de los grandes retos de la sociedad actual. Un ejemplo es AH_Ad, el proyecto desarrollado por Marc Jordán de Cruz, estudiante de la Escuela de Ingeniería de la UAB, que utiliza técnicas avanzadas de deep learning para contribuir al diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer.
AH_Ad es un modelo de inteligencia artificial basado en la arquitectura convolucional EfficientNet-B0, diseñado para analizar imágenes de resonancia magnética cerebral (MRI) y clasificarlas en cuatro categorías correspondientes a los diferentes estadios de la enfermedad. El sistema ha sido entrenado con más de 40.000 imágenes y ha conseguido una precisión global del 96%, destacando especialmente en la detección de las fases iniciales del Alzheimer.
Uno de los aspectos más innovadores del proyecto es la incorporación de Occlusion Sensitivity Maps (OSM), una técnica que permite visualizar qué zonas de la imagen han tenido más peso en la decisión del modelo. Esta funcionalidad aporta transparencia y interpretabilitat a los resultados, dos elementos especialmente relevantes en la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
El origen del proyecto se remonta al Trabajo de Investigación de Bachillerato de Marc Jordán, una iniciativa que con el tiempo ha evolucionado hasta convertirse en una propuesta de investigación reconocida en varios certámenes científicos. Entre sus éxitos más destacados hay la participación como representante de España a la final de la Regeneron International Science and Engineering Fair (SIEF) 2025, considerada la competición de investigación preuniversitaria más importante del mundo.
Además, el proyecto obtuvo el primer premio al Exporecerca Joven y ha recibido varios reconocimientos y menciones especiales por parte del Centro de Investigación Matemática (CRM), el Parque Científico de Barcelona y la Sociedad Catalana de Tecnología, entre otras instituciones. También cuenta con el apoyo institucional de la Sociedad Española de Neurología (SEN).
La investigación se centra en uno de los principales desafíos médicos actuales: la detección temprana del Alzheimer. Todo y los adelantos en el diagnóstico, identificar la enfermedad en sus fases iniciales continúa siendo una tarea compleja. En este contexto, herramientas como AH_Ad pueden contribuir a detectar cambios morfológicos sutiles en el cerebro que a menudo pasan desapercibidos, facilitando así un diagnóstico más rápido y un posible inicio precoz de los tratamientos.
Según las conclusiones del estudio, AH_Ad representa un paso adelante hacia la automatización de los sistemas de apoyo al diagnóstico clínico y abre nuevas líneas de trabajo en la integración de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud. Los resultados obtenidos, junto con su eficiencia computacional y su capacidad de interpretación, lo convierten en una propuesta prometedora para futuras aplicaciones médicas.
Con proyectos como este, la Escuela de Ingeniería pone en valor el talento y la capacidad innovadora de sus alumnos, así como el potencial de la tecnología para generar un impacto positivo en la sociedad.