
DADD es un modelo de gemelos digitales que analiza señales EEG para predecir marcadores biológicos y deterioro cognitivo futuro en pacientes con Alzheimer. En un estudio con 120 personas, DADD demostró una precisión del 79% en distinguir pacientes con declive cognitivo subjetivo de personas sanas, y un 88% en predecir biomarcadores de Alzheimer en el líquido cefalorraquídeo. El modelo también anticipó el deterioro cognitivo clínico a un año vista con un 87% de precisión. DADD podría ser una herramienta clave para detectar el Alzheimer en sus primeras fases, permitiendo un seguimiento evolutivo y una detección temprana accesible.