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Esta IA predice el riesgo de Alzheimer con un 99% de precisión

Esta IA predice el riesgo de Alzheimer con un 99% de precisión


Inflamación cerebral por la enfermedad de Alzheimer

El avance de la Inteligencia Artificial en campos como la medicina debería ser imparable en las próximas décadas. Ahora, un grupo de investigadores ha desarrollado un sistema capaz de identificar los primeros marcadores de la enfermedad de Alzheimer (EA) con más del 99% de precisión.

Al parecer, y como explican en el estudio recientemente publicado en Diagnostics, al evaluar los escáneres cerebrales de los adultos mayores, el algoritmo puede detectar cambios sutiles que a menudo ocurren antes del diagnóstico, lo que permitiría brindar un tratamiento temprano a las personas de alto riesgo.

¿Cómo? Cuenta el equipo que la IA es capaz de reconocer con éxito los signos de deterioro cognitivo leve (DCL), considerado una etapa intermedia entre el deterioro cognitivo esperado asociado con el envejecimiento normal y la EA.

Esto es un salto cualitativo con respecto a la búsqueda manual de señales de deterioro por parte de los doctores, ya que esta última suele ser complicada y no siempre detectan cuando miran las exploraciones. Según explicó en un comunicado el autor del estudio, Rytis Maskeliūnas:

El procesamiento de señales moderno permite delegar el procesamiento de imágenes a la máquina, lo que puede completarlo con la suficiente rapidez y precisión. Por supuesto, no nos atrevemos a sugerir que un profesional médico deba confiar en un algoritmo al cien por cien.

El proceso de creación de la IA fue complicado. Para ello tuvieron que entrenar la red neuronal en 51.443 escáneres cerebrales de 138 personas. Dichas imágenes se dividieron en seis categorías distintas, que van desde cerebros sanos hasta varios grados de DCL y EA en toda regla.

Posteriormente, se utilizaron otras 27.310 imágenes para validar el algoritmo, que pudo identificar el MCI temprano con una precisión del 99,99 por ciento y el MCI tardío con una precisión del 99,95 por ciento. Según escriben los autores en su estudio:

El modelo propuesto funcionó mejor que otros modelos conocidos en términos de precisión, sensibilidad y especificidad. Nuestro sistema es más confiable y preciso que las herramientas de diagnóstico existentes para el riesgo futuro de Alzheimer.

Maskeliūnas añade lo siguiente:

Después de que el algoritmo informático selecciona los casos potencialmente afectados, el especialista puede examinarlos más de cerca y, al final, todos se benefician ya que el diagnóstico y el tratamiento llegan al paciente mucho más rápido.

Los autores del estudio finalizan recordando que la DCL no siempre conduce a la EA y que las personas que muestran signos de estos cambios cerebrales no necesariamente desarrollan la enfermedad. En cualquier caso, es un gran paso que mejorará la capacidad evaluar el riesgo de un paciente de padecer Alzheimer. [Diagnostics vía IFLScience]



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