DIAGNÓSTICO DEL ALZHEIMER

La inteligencia artificial podría diagnosticar el alzhéimer 6 años antes

Un grupo de investigadores de la Universidad de San Francisco está entrenando a un algoritmo para que aprenda a diagnosticar el alzhéimer

El algoritmo fue capaz de predecir al 92% de los pacientes que desarrollaron alzhéimer en las primeras pruebas
El algoritmo fue capaz de predecir al 92% de los pacientes que desarrollaron alzhéimer en las primeras pruebas

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19.01.2019 - 00:15

La lucha contra las enfermedades mentales no tiene fin, de hecho, es uno de los primeros objetivos de los sistemas sanitarios. Es por eso que todos los avances que se hagan son pocos.

Uno de las últimas investigaciones que se han realizado en este campo relaciona la inteligencia artificial con el diagnóstico temprano del alzhéimer. Un grupo de investigadores de la Universidad de San Francisco evidencia que esta tecnología puede cambiar la vida de las personas que tienen esta patología gracias a un novedoso sistema capaz de detectarla seis años antes que un diagnóstico convencional.

El equipo de la investigación se ha centrado en entrenar al algoritmo en tomografías PET

Jae Ho Sohn, residente del departamento de radiología e imágenes y uno de los investigadores del estudio, en declaraciones recogidas por TICbeat, ha explicado que “una de las dificultades con la enfermedad de alzhéimer es que cuando se manifiestan todos los síntomas clínicos y podemos hacer un diagnóstico definitivo, demasiadas neuronas han muerto, lo que o hace esencialmente irreversible”.

Para poder llevar a cabo la investigación, se enseñaron tipos comunes de escáneres cerebrales a un algoritmo de aprendizaje autonómico, que aprendió a diagnosticar la enfermedad en una etapa temprana, concretamente 6 años antes de que se pudiera hacer un diagnóstico clínico.

Así, este novedoso diagnóstico a través de la inteligencia artificial puede dar a los médicos un margen de actuación mucho más amplio para el tratamiento de la enfermedad degenerativa. El estudió se centró en las tomografías PET (tomografía por emisión de positrones), las cuales monitorizan los niveles de glucosa en todo el cerebro, ya que la glucosa es el principal combustible de las células cerebrales.

Cuando las células cerebrales se enferman, dejan de necesitar la glucosa, y ahí es donde debe comenzarse el seguimiento. “Los radiólogos humanos son muy fuertes para identificar pequeños hallazgos focales como un tumor cerebral, pero luchamos para detectar cambios globales más lentos”, afirma Sohn. “Dada la fuerza del aprendizaje profundo en este tipo de aplicación, especialmente en comparación con los humanos, parecía una aplicación natural”, explica el investigador.

El algoritmo fue capaz de predecir al 92% de los pacientes que desarrollaron la enfermedad en las primeras pruebas

El equipo de la investigación se ha centrado en entrenar al algoritmo en tomografías PET de pacientes que finalmente padecían la enfermedad del Alzheimer, un deterioro cognitivo leve o ningún trastorno degenerativo.

Gracias a este aprendizaje, el algoritmo empezó a descubrir cómo predecir la enfermedad del alzhéimer, y fue capaz de identificar correctamente al 92% de los pacientes que desarrollaron la enfermedad en el primer desarrollo de las pruebas, y el 98% en la segunda tanda de pruebas en las que se hicieron predicciones correctas en promedio de 75,8 meses (es decir, 6 años) antes de que el paciente recibiera un diagnóstico de padecimiento de la enfermedad de Alzheimer.

Aunque todavía necesita ciertas mejoras y el algoritmo no se puede usar por el momento de forma clínica, sí que puede ayudar a los médicos a comenzar a tratar a los pacientes mucho antes. Así, este sistema es capaz de detectar la enfermedad del alzhéimer 6 años antes que los diagnósticos convencionales gracias a la inteligencia artificial.

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