La inteligencia artificial detecta precozmente el alzhéimer

El diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer es extremadamente importante, ya que los tratamientos e intervenciones son más efectivos al inicio de la enfermedad. A pesar de que se ha relacionado el proceso de la enfermedad con cambios en el metabolismo, como lo demuestra la captación de glucosa en ciertas regiones del cerebro, sigue siendo un reto ya que estos cambios pueden ser difíciles de reconocer.

No obstante, las diferencias en el patrón de captación de glucosa en el cerebro son muy sutiles y difusas, señala Jae Ho Sohn, de la Universidad de California-San Francisco (EE.UU.), y autor del estudio que se publica en «Radiology». «Las personas son buenas para encontrar biomarcadores específicos de enfermedades, pero los cambios metabólicos representan un proceso más global y sutil».

Los investigadores tuvieron acceso a los datos de la Iniciativa de Neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI, por sus siglas en inglés). El conjunto de datos de ADNI incluyó más de 2.100 imágenes cerebrales de FDG-PET de 1.002 pacientes. Los investigadores entrenaron el algoritmo de aprendizaje profundo en el 90% del conjunto de datos y luego lo probaron en el 10% restante del conjunto de datos. A través del aprendizaje profundo, el algoritmo pudo aprender patrones metabólicos que correspondían a la enfermedad de Alzheimer. «Estamos muy satisfechos con el rendimiento del algoritmo ya que demostró ser capaz de predecir cada caso en el que la enfermedad de Alzheimer progresó». Sin embargo, advirtió se trata de un estudio pequeño y necesita una validación adicional con un ensayo prospectivo más amplio.

 

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