Inteligencia artificial, la aliada para saber si el deterioro cognitivo es estable en el alzhéimer

Identificar la diferencia entre deterioro cognitivo progresivo o estable puede servir para mejorar la calidad de los ensayos clínicos, además de para prevenir la rápida progresión de la enfermedad

IA y alzhéimer (Foto: Freepik)
IA y alzhéimer (Foto: Freepik)
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31 diciembre 2022 | 00:25 h

Actualmente hay una nueva revolución tecnológica impulsada no solo por la digitalización, también por el desarrollo en múltiples campos de la inteligencia artificial. Sobre todo, la implantación de esta tecnología ha adquirido presencia en diferentes áreas sanitarias, y es que en la actualidad la inteligencia artificial permite la detección precoz de enfermedades como el Alzhéimer, una patología que afecta amás de 800.000 personas en España, tal y como muestran las estimaciones de la Sociedad Española de Neurología (SEN).

El deterioro cognitivo leve es una fase que juega un papel fundamental en esta enfermedad, ya que es un periodo que precede a esta enfermedad. Sin embargo, no todas las personas que lo sufren lo terminan desarrollando.

En este contexto, científicos de la Universidad Oberta de Cataluña (UOC), han conseguido diferenciar con gran precisión aquellas en las que el deterioro es estable, y quiénes, sin embargo, progresarán hacia la enfermedad.  

El deterioro cognitivo leve es una fase que juega un papel fundamental en esta enfermedad

Muchos de los tratamientos con los que investigan hoy en día van dirigidos a las fases iniciales de la enfermedad. Lo cierto es que, identificar la diferencia entre deterioro cognitivo progresivo o estable puede servir para mejorar la calidad de los ensayos clínicos, además de para prevenir la rápida progresión de la enfermedad.

Para conseguir esto, han utilizado técnicas de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes de resonancia magnética. Este modelo se llama red neuronal convulsional de múltiples flujos y es una técnica en la que la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo se convierte en algo muy útil para el reconocimiento y clasificación de imágenes.

Para conocer su eficacia, compararon resonancias magnéticas de pacientes con la enfermedad de Alzheimer y de personas sanas para encontrar diferentes puntos de referencia. Tras entrenar el sistema, lo ajustaron con imágenes de resonancia de personas que ya habían sido diagnosticadas con deterioro cognitivo estable o progresivo y en las que las diferencias son mucho más pequeñas. En total, se utilizaron casi 700 imágenes procedentes de bases de datos públicas.

"Creemos que este método puede ayudar a los profesionales a ampliar la investigación"

De esta forma, el método tiene la capacidad de distinguir y clasificar las dos formas de deterioro cognitivo leve con una precisión cercana del 85,96%. “Los criterios de evaluación demuestran que nuestro método supera a los existentes”, confirma Ashtari-Majlan, principal investigadora del estudio, incluyendo métodos más convencionales u otros basados en aprendizaje profundo, incluso cuando se combinan con biomarcadores como la edad o test cognitivos.

“Superar la complejidad que suponen para estos métodos los cambios estructurales tan sutiles que se dan entre ambas formas de deterioro cognitivo leve, mucho menores que los que hay entre un cerebro normal y otro afectado por la enfermedad. Además, "el método propuesto podría resolver el problema del pequeño tamaño muestral, ya que el número de resonancias magnéticas para los casos de deterioro cognitivo leve es mucho menor que para los de alzhéimer”, explica Ashtari-Majlan.

“Podemos compartir nuestra aplicación a petición de quienes quieran reproducir los resultados y comparar sus métodos con los nuestros. Creemos que este método puede ayudar a los profesionales a ampliar la investigación”, concluye la investigadora.

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