La IA identifica los predictores más relevantes del rendimiento cognitivo en adultos

Un estudio publicado en The Journal of Nutrition ha revelado que la edad, la presión arterial diastólica y el índice de masa corporal (IMC) son los factores más influyentes en el rendimiento cognitivo a lo largo de la vida. La investigación fue dirigida por el Dr. Naiman Khan (Universidad de Illinois Urbana-Champaign) y la doctoranda Shreya Verma, quienes aplicaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de 374 adultos entre 19 y 82 años.

El objetivo fue predecir el desempeño en una tarea de atención (flanker task) que evalúa velocidad de procesamiento y control inhibitorio. Entre las variables analizadas estuvieron presión arterial, hábitos alimentarios, actividad física, IMC y edad.

Los resultados confirman que, si bien el factor más determinante fue la edad, también hubo una influencia significativa de la presión arterial y el IMC. La dieta y el ejercicio, aunque con menor peso predictivo, mostraron efectos positivos que, en algunos casos, ayudaron a mitigar el impacto de factores como la obesidad o la hipertensión.

El análisis también indica que el aprendizaje automático permite identificar patrones complejos entre múltiples variables, ofreciendo una ventaja frente a los modelos estadísticos convencionales. La adherencia al índice de alimentación saludable y la actividad física emergieron como factores moderadores en la relación entre parámetros metabólicos y rendimiento cognitivo.

Para los autores, esta aproximación basada en datos podría abrir el camino a intervenciones personalizadas orientadas a preservar la función cognitiva en personas con riesgo metabólico o en poblaciones envejecidas.

Fuente: Khan, Naiman et al. “Predicting cognitive outcome through nutrition and health markers using supervised machine learning.” The Journal of Nutrition, Universidad de Illinois. Autora del artículo divulgativo: Diana Yates – University of Illinois.