La inteligencia artificial capaz de diagnosticar Alzheimer

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Una inteligencia artificial permitirá clasificar con mayor precisión si el deterioro cognitivo leve antecedente al Alzheimer progresará o permanecerá estable

La enfermedad del Alzheimer no tiene cura. Sin embargo, su detección temprana se considera clave para el desarrollo de tratamientos eficaces que actúen eficientemente hacia el avance irreversible. Ahora será posible gracias a la inteligencia artificial.

El deterioro cognitivo leve es la fase que precede a la enfermedad, más no todas las personas que lo padecen terminan desarrollando Alzheimer. Un trabajo reciente liderado por científicos de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) publicado en la revista IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, logro distinguir con gran precisión aquellas donde el deterioro estable o progresivo.

La técnica utiliza métodos de inteligencia artificial específicos para el reconocimiento de imágenes de resonancia magnética. Dado lo anterior, supera el resto de los metidos usados en la actualidad.

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El impacto de la inteligencia artificial

Mona Ashtari-Majlan, investigadora de la UOC del grupo AI for Human Wellbeing (AIWELL), explica que estos pacientes pueden progresar y empeorar o mantenerse en el mismo estado conforme avance el tiempo. Por ello resulta clave distinguir ente el deterioro cognitivo progresivo o estable para prevenir la rápida progresión de la enfermedad.

Identificarlos correctamente podría ser clave para mejorar la calidad de los ensayos clínicos con los que se prueben los tratamientos y que cada vez se busque dirigir a fases iniciales de la enfermedad. Fue así como los investigadores emplearon un método llamado red neuronal convolución de múltiples flujos. Es decir, una técnica de inteligencia artificial y aprendizaje profundo útil para el reconocimiento y clasificación de imágenes.

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¿Cómo lo consiguieron?

Para conseguirlo, primero compararon resonancias magnéticas de pacientes con enfermedad de Alzheimer y personas sanas. Esto con el fin de encontrar distintos puntos de referencia, explicó Ashtari-Majlan. Una vez entrenado el sistema, lo ajustaron con imágenes de resonancia de personas previamente diagnosticadas con deterioro cognitivo estable y progresivo, y en las que donde la diferencia es más pequeña. Se emplearon casi 700 imágenes de bases de datos públicas.

Partiendo con la declaración de la autora, el proceso permite superar la complejidad que suponen para estos métodos los cambios estructurales sutiles que se dan entre ambas formas de deterioro cognitivo leve. Resulta mucho menores que los que se encuentran en un cerebro normal y uno afectado por la enfermedad.

El modelo permitir distinguir y clasificar las dos formas de deterioro cognitivo leve con una precisión cercana al 85%.

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