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🚀 AI has advanced dementia research immensely, but clinical routine requires transparency, rigorous validation, and cross-disciplinary teamwork.

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⚠️ But major hurdles remain before clinical adoption: - Limited external validation in diverse populations. - Reduced model interpretability ("black box" issue). - The gap between high predictive accuracy and real-world clinical utility.

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🔬 We review the field's evolution—from classical statistics to ensemble methods and deep learning—highlighting how longitudinal tracking improves prognostic precision.

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📊 The power lies in multimodal data. Top-performing algorithms integrate neuroimaging, fluid biomarkers, cognitive scores, and demographic variables to map individual disease trajectories.

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⏳ Population aging makes early detection of Mild Cognitive Impairment (MCI) urgent. AI models are emerging as powerful tools to identify high-risk individuals long before irreversible cognitive decline occurs.

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🧠 Can AI predict Alzheimer’s disease before major symptoms emerge? Our new open-access review in Journal of Alzheimer's Disease Reports by R. Sanz-Blasco, M.A. Fernández-Blázquez, M. Ávila, J.A. Muñiz y J.M. Ruiz-Sánchez de León explores the potential and pitfalls of AI in dementia prediction. 🧵👇

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🚀 Para que la IA llegue a la rutina clínica necesitamos transparencia, validaciones más rigurosas y trabajo interdisciplinar entre neurocientíficos y datos.

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⚠️ ¿Cuáles son los principales cuellos de botella? - Falta de validación externa en poblaciones diversas. - Poca interpretabilidad (modelos de caja negra). - Desconexión entre la ciencia de datos y la práctica asistencial.

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🔬 De la estadística clásica a las redes neuronales profundas, la evolución analítica ha sido enorme. Sin embargo, existe un gran obstáculo: la brecha entre un alto rendimiento en el laboratorio y su utilidad real en la consulta médica.

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📊 ¿La clave? La multimodalidad. Los algoritmos más prometedores ya no analizan un solo parámetro: integran neuroimagen, biomarcadores, evaluaciones cognitivas y datos clínico-demográficos para trazar perfiles de riesgo globales.

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⏳ El envejecimiento poblacional hace urgente detectar el Deterioro Cognitivo Leve (DCL) a tiempo. La IA no busca sustituir al clínico, sino convertirse en la herramienta clave para identificar patrones de riesgo antes del avance del deterioro.

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 14/09/2026

🧠 ¿Puede la Inteligencia Artificial predecir el Alzheimer antes de que aparezcan los primeros síntomas? Publicamos una revisión en Journal of Alzheimer's Disease Reports sobre cómo el Machine Learning y el Deep Learning están transformando el diagnóstico temprano. 🧵👇

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Reposted by Emilio Verche

La #epilepsia no afecta a todos por igual. Cerca del 80% de las personas con esta condición viven en países de ingresos bajos y medios. ¿Por qué ocurre esto? Lo explicamos en nuestro último artículo en @es.theconversation.com.🧵👇

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 14/09/2026

Infecciones neurológicas prevenibles, traumatismos, menor atención al embarazo o parto y un acceso muy desigual a los tratamientos explican gran parte de esta brecha global. La epilepsia también es una cuestión de determinantes sociales e injusticia sanitaria.

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 14/09/2026

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Dissociating decision-making deficits in temporal and frontal lobe epilepsy using Bayesian methods

Methodologically, applying Bayesian frameworks proved essential to manage small-sample uncertainty, establishing a solid baseline for future personalized cognitive interventions. 📖 Read the full paper in Epilepsy Research: www.sciencedirect.com/science/arti...

sciencedirect.com

People with epilepsy exhibit various cognitive impairments, including deficits in executive functioning that could impact their decision-making. This …

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Key findings by subtype: 🧠 Left Temporal: Marked deliberative slowing when evaluating risky choices. ⚖️ Right Temporal: Higher delay aversion and conservative risk-taking. 🎯 Frontal: Modest drop in decision quality—debunking the myth of "reckless impulsivity."

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We are thrilled to share our latest paper! Written together with M. Cairós-González and @beahidalgo.bsky.social, our new study shows that focal epilepsy doesn't cause a uniform "global deficit" in decision-making: profiles vary significantly depending on seizure focus location. 🧵👇

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El trabajo completo puede encontrar aquí www.sciencedirect.com/science/arti...

sciencedirect.com

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💡 En definitiva, entender estas diferencias específicas según la localización del foco epiléptico y no generalizar es el primer paso para diseñar intervenciones cognitivas verdaderamente personalizadas.

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📊 Además, innovamos metodologícamente. Mediante un enfoque bayesiano, se logró gestionar la incertidumbre típica de muestras pequeñas, creando un buen estándar para analizar la conducta en grupos clínicos reducidos.

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⚖️ En el lóbulo temporal derecho: hay tendencia a la aversión a la demora y tomar decisiones más conservadoras. 💢 En el lóbulo frontal: hay una leve reducción en la calidad de las decisiones, desmintiendo el mito de que hay comportamientos más impulsivos.

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Pues no, dependiendo de la localización del foco epiléptico el cerebro adopta estrategias totalmente distintas: 🧠 En el lóbulo temporal izquierdo las personas deliberan de manera más lenta, tomando un tiempo mayor al evaluar escenarios de riesgo antes de actuar.

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 18/06/2026

Muy contentos con la publicación de este trabajo con M. Cairós-González y @beahidalgo.bsky.social sobre la toma de decisiones en epilepsia focales con enfoque bayesiano. Nos preguntamos si la epilepsia afecta por igual a la toma de decisiones. 🧵👇

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“Hay que disputar el marco emocional y ofrecer otros relatos de pertenencia, futuro, masculinidad, comunidad y derechos”. Muy interesante esto que comenta Rubén hoy en @lamarea.com

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 13/05/2026

"La verdadera brecha se da entre hacer valer los derechos sociales y las políticas que dirigen el enfado y la frustración hacia las personas más vulnerables" escribe hoy Rubén García en @infolibre.es 🔗https://www.infolibre.es/opinion/plaza-publica/merece-atendido_129_2190489.html

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 09/04/2026

Las Escuelas Infantiles en Madrid están en huelga para reivindicar unas condiciones laborales dignas. ¡Porque el ciclo de 0-3 es educación! #escuelasinfantiles #huelgaeducadorasinfantiles

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Emilio Verche @everche.bsky.social · 07/03/2026

Muy contentos y agradecidos por recibir el premio J.M. Muñoz Céspedes a la mejor comunicación oral sénior por “Aplicación de una calculadora online de riesgo de DCL basada en machine learning” en #CongresoFANPSE

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🤖 Imágenes generadas por Gemini.

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2️⃣ Desarrollamos una calculadora online con Machine Learning (86% exactitud) para predecir riesgo de DCL. Se trata de una herramienta accesibles para una detección precoz sencilla. 👥 M. A. Fernández-Blázquez, J.M. Ruiz-Sánchez de León, R. Sanz-Blasco y M. Ávila-Villanueva.

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1️⃣ Fiabilidad en Memoria Verbal: Analizamos 463 estudios, de una búsqueda inicial de 2774, y los resultados son preocupantes: el 93,9% induce la fiabilidad, comprometiendo metodológicamente la investigación neuropsicológica. 👥 @raguayo.bsky.social, Á. Correas y S. Arranz-Paraíso

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🧠 Hoy comienza el Congreso Nacional de Neuropsicología #FANPSE2026 en Valencia. Mañana presentamos dos comunicaciones orales, desarrolladas en parte desde el NeT-Lab (UCM), que buscan ayudar en la práctica clínica e investigadora en neuropsicología 🧵⬇️

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Y por cierto, estaremos hablando de esto la semana que viene en el Congreso Nacional de Neuropsicología de FANPSE

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Me hace muy feliz esta publicación porque es el primer trabajo que publico que fue gestado y desarrollado desde que llegué a @ucm.es

🔗El trabajo se titula "Reliability Underreported in Verbal Memory Tests for Spanish-Speaking Populations: A Systematic Review" y se puede encontrar aquí doi.org/10.1007/s110.... 🤓 Está realizado con @raguayo.bsky.social, Sandra Arranz y Ángeles Correas.

De este modo podemos fomentar la transparencia científica y la robustez metodológica, así como fortalecer la evaluación neuropsicológica mediante la validación constante de sus instrumentos. 💪📝

La buena noticia: el meta-análisis muestra que los test son robustos (α entre 0,77 y 0,86). Pero ojo: la fiabilidad NO es fija, varía según la muestra y el contexto. Se hace necesario informar de la fiabilidad del instrumento en cada estudio 📊🧠

Analizamos 181 estudios con pruebas de memoria (TAVEC, WMS y RAVLT). ¿El resultado? Solo el 6,1% informó de la fiabilidad real de su muestra. La mayoría (91,55%) simplemente omitió el dato. El resto remitió a datos de otros estudios o el manual 📉