Estudio demuestra que el uso del aprendizaje profundo, un tipo de Inteligencia Artificial (IA), ayuda a obtener mejores imágenes cerebrales para un diagnóstico y tratamiento precoz del Alzheimer.
Un diagnóstico prematuro de enfermedades como el Alzheimer es de vital importancia para poder aplicar tratamientos a tiempo y eficaces. No obstante, uno de los mayores retos a los que se enfrentan los profesionales sanitarios es el control de los cambios metabólicos que se dan con esta enfermedad para poder obtener una diagnosis prematura.
Investigadores de la Universidad de California-San Francisco (EE. UU.) han estudiado el alcance de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud, en concreto para el diagnóstico del Alzheimer.
Para la investigación, publicada en la revista Radiology, se ha utilizado un algoritmo de aprendizaje profundo. Se trata de una tecnología de imagen especial, conocida como tomografías en el campo sanitario.
El acceso a datos proporcionados por Iniciativa de Neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI, por sus siglas en inglés) y la información de ensayos clínicos anteriores, permitió a los investigadores acceder a un gran número de imágenes cerebrales de pacientes. Para su estudio, los investigadores utilizaron todo el material, especialmente las imágenes para crear un programa de entrenamiento para un algoritmo de aprendizaje profundo. Bajo la premisa de que las máquinas aprenden con el ejemplo, entrenaron al algoritmo para ser capaz de predecir comportamientos en la actividad metabólica que podrían derivar en la evolución del Alzheimer.
El objetivo de esta tecnología es la exploración mediante un compuesto de glucosa radioactivo, el cual es inyectado en el paciente. Gracias a la tecnología de aprendizaje profundo se puede medir el nivel de glucosa que es captado por el cerebro, uno de los indicadores principales de la actividad metabólica y de diagnóstico del Alzheimer.
Para finalizar la investigación, se probó el algoritmo en un conjunto independiente de 40 exámenes de imágenes de 40 pacientes. El algoritmo demostró una sensibilidad del 100% para detectar la enfermedad, lo que significa un promedio de más de seis años antes del diagnóstico final.
Los expertos señalan, que este algoritmo podría utilizarse como complemento para los profesionales de la radiología y en otros campos de diagnóstico por la imagen, lo cual permitiría una diagnosis temprana de enfermedades gracias a la predictibilidad de esta tecnología.
Pero la investigación no termina aquí. Los agentes involucrados en este estudio trabajan para alcanzar otro nivel utilizando la tecnología de este algoritmo. Se estudia la posibilidad de incluir entrenamientos de búsqueda de patrones asociados con la acumulación de proteínas beta-amiloides y tau, grupos de proteínas anormales y ovillos en el cerebro, ya que estos suponen marcadores cruciales de la enfermedad de Alzheimer.
Para todos aquellos profesionales interesados en adquirir conocimientos específicos sobre la etapa del envejecimiento y todos los procesos envueltos en esta fase vital, FUNIBER patrocina la Maestría en Gerontología.
Fuente: La inteligencia artificial detecta precozmente el alzhéimer
Imagen: Todos los derechos reservados