Inteligencia artificial podría ayudar a detectar Alzheimer en exámenes de rutina

Con el objetivo de entrenar a la inteligencia artificial, hicieron que esta fuese ciega al factor de la edad y poder tener un diagnóstico más preciso.

ESTADOS UNIDOS.- El uso de la inteligencia artificial no solo permite la creación de ilustraciones totalmente novedosas; sino que presupone un último escalón en la tecnología, misma que serviría para detectar enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer.

A partir de resonancias magnéticas, el uso de la inteligencia artificial, conocida por sus siglas “IA”, ha servido para detectar enfermedades como el Alzheimer pues esta permite automatizar, estandarizar y convertir en un proceso de diagnóstico a escala.

Por su parte, el deep learning (aprendizaje profundo) ha demostrado a los científicos tener éxito en la detección de múltiples enfermedades en datos de resonancia magnética cerebral de alta calidad, mismos que fueron recopilados en un entorno de investigación controlado. Asimismo, de la mano de estos avances, los investigadores han logrado progresar en la detección de signos del Alzheimer con pruebas de imágenes cerebrales de alta calidad recopiladas.

¿Cómo la inteligencia artificial puede ayudar en la detección del Alzheimer?

Un grupo de especialistas del Hospital General de Massachusetts (MGH) se encargó de desarrollar un método preciso que sirve para la detección del Alzheimer, mismo que se basa en muestras clínicas cerebrales recolectadas en formas de imágenes. Con esto podría conducir a diagnósticos mucho más precisos.

Para el estudio, publicado en “PLOS One”, Matthew Leming, investigador en el Centro de Biología de Sistemas de MGH e investigador del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de Massachussets junto a sus colegas Sudeshna Das y Hyungsoon Im utilizaron una herramienta que se denomina “deep learning” para entrenar modelos y obtener conclusiones.

¿Cuáles son las principales novedades de este modelo?

Según explican, es que esto puede citar su capacidad para detectar la enfermedad de Alzheimer independientemente de otras variables, como la edad.

La enfermedad del Alzehimer generalmente ocurre en adultos mayores, por lo que los modelos de aprendizaje profundo a menudo tienen dificultades para detectar los casos más raros de inicio temprano.  Abordamos este punto haciendo que el modelo de aprendizaje profundo sea ciego a las características del cerebro que se encuentran demasiado asociadas con la edad indicada del paciente”, informó Leming.

Asimismo, el experto señaló que otro desafío común en la detección de enfermedades, especialmente en entornos del mundo real, es tratar con datos que son distintos entre del conjunto de información que se utiliza para alimentar a la inteligencia artificial.

Con información de Infobae.