Con la presente propuesta se pretende mejorar el diagnóstico preclínico del Deterioro Cognitivo (DC). Tener un modelo predictivo de desarrollo de DC lo más sensible posible, que se asocie a una probabilidad elevada de desarrollar demencia, permitirá su seguimiento para prevenir o retrasar su aparición El presente proyecto de investigación resulta de una combinación única de investigadores centrados en el análisis clínico y básico del deterioro cognitivo. La IP, el equipo coordinador y los investigadores clínicos, metodológicos y básicos son expertos en diferentes áreas de conocimiento. lo que permite proponer objetivos ambiciosos e interdisciplinarios orientados al diagnóstico personalizado del DC con una aplicabilidad real en Práctica Clínica Todo ello con el objetivo de utilizar el poder combinado de la integración en pacientes, de datos clínicos, moleculares, proteómicas, genómicos, asistenciales, sociales, ambientales y de conducta, utilizando técnicas de inteligencia artificial avanzadas de procesamiento y análisis de datos, con el objetivo de generar modelos predictivos para la detección preclínica de DC en población de 55-65 años. Estudio observacional multicéntrico, no intervencionista, de métodos mixtos convergentes. Muestra reclutada aleatoriamente entre los usuarios del sistema público de salud de las localizaciones geográficas participantes. Los datos se recogerán en 6 CCAA (Andalucía, Castilla-Mancha, Cataluña, Comunidad Valenciana, Madrid y País Vasco) y su red de Atención Primaria rural y urbana. Sujetos no institucionalizados, de 55- 65 años, adscritos a los CAP de los territorios incluidos, con “historia viva” y sin diagnóstico de DC establecido. Los investigadores garantizarán el debido cumplimiento de las disposiciones legales, reglamentarias y administrativas en relación con todos los aspectos éticos de esta propuesta. El DC afecta en un mayor grado a las mujeres, se analizará su potencial impacto en los resultados.

Deterioro cognitivo
diagnóstico precoz
Atención Primaria
biomarcadores
ómicas
inteligencia artificial
modelo predictivo
medicina personalizada de precisión

Acción Estratégica en Salud (AES)