Inteligencia artificial para diagnosticar el Alzheimer

Alzheimer

Investigadores de las universidades de Granada y Málaga han diseñado un nuevo método capaz de diagnosticar enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson gracias al uso de la Inteligencia Artificial. El sistema, que se basa en la técnica del deep learning o aprendizaje profundo, presenta tasas de acierto de más del 90% para el diagnóstico la enfermedad y de más del 80% para su detección precoz.

Por medio de la Inteligencia Artificial, este nuevo método logra convertir abstracciones de alto nivel en datos, para lograr que los ordenadores aprendan a diferenciar el cerebro de una persona sana del de una persona enferma. Además, también puede detectar las regiones de interés que se encuentren afectadas. Los investigadores Andrés Ortiz, Jorge Munilla, Juan Górriz y Javier Ramírez, han explicado que "el estudio utiliza técnicas de aprendizaje profundo para calcular predictores sobre imágenes de funcionalidad cerebral y de resonancia magnética para prevenir la enfermedad de Alzheimer. Para ello, hemos utilizado redes neuronales diferentes con las que modelar cada región del cerebro para posteriormente combinarlas".

El Alzheimer afecta actualmente a más de 40 millones de personas y es la enfermedad neurodegenerativa más común entre las personas ancianas y detectarla pronto es esencial para tratarla, si bien de momento no tiene cura. Su desarrollo está muy vinculado con cambios tanto estructurales como funcionales del cerebro. Sin embargo, su diagnóstico temprano sigue siendo un reto y aún no se ha logrado determinar un elemento clave: cómo la actividad cerebral funcional deteriora la estructural y viceversa.

En este aspecto, los diagnósticos asistidos por ordenador suponen una importante herramienta para el diagnóstico al ayudar a los médicos a interpretar los contenidos multimedia obtenidos en pruebas a los pacientes, lo que permite que la aplicación del tratamiento pueda ser más simple y efectiva.

El resultado de esta investigación es un sistema que combina el aprendizaje supervisado y el no supervisado para extraer de forma automática las características más relevantes de un conjunto de imágenes. Para ello se ha trabajado también con pacientes que sufren otras deficiencias cognitivas y presentan riesgo de desarrollar Alzheimer en los próximos dos años. Y la conclusión es el gran potencial que representa la Inteligencia Artificial para revelar patrones asociados a esta enfermedad.

Por todo ello los investigadores resaltan que este nuevo método, además de ayudar a conocer mejor la enfermedad y facilitar su diagnóstico precoz, puede servir como punto de partida para el desarrollo de nuevos tratamientos más efectivos que los actuales.

Además, estas técnicas y métodos desarrollados también pueden servir para la mejorar la precisión en el diagnóstico de otras enfermedades como el Parkinson y para investigar el del origen biológico de dificultades de aprendizaje como la dislexia.

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