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Inteligencia Artificial para predecir el Alzhéimer

El sistema distingue y clasifica si es un deterioro cognitivo progresivo o estable con una precisión de casi el 85%.

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Freepik
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No todas las personas que sufren un deterioro cognitivo leve acaban desarrollando la enfermedad de Alzhéimer, pero es una fase que la precede. Aunque no tiene cura, la detección precoz se considera clave para poder desarrollar tratamientos eficaces que actúen antes de que su avance sea irreversible.

Un trabajo publicado en la revista IEE Journal of Biomedical and Health Informatics y liderado por científicos de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC), ha conseguido distinguir con una alta precisión aquellas en las que el deterioro es estable y las que progresarán hacia la enfermedad. La nueva técnica utiliza métodos de inteligencia artificial específicos para el reconocimiento de imágenes de resonancia magnética.

El papel de la IA en el diagnóstico

La enfermedad de Alzheimer afecta a más de 50 millones de personas en el mundo, y el envejecimiento de la población indica que serán muchas más en las próximas décadas. Aunque se suele desarrollar sin síntomas durante muchos años, en la mayoría de las ocasiones viene precedida de lo que se conoce como deterioro cognitivo leve, que es mucho menor que el que presentan los enfermos, pero mayor que el que se espera por su edad.

Tal y como explica Mona Ashtari-Majlan, investigadora de la UOC del grupo AI for Human Wellbeing (AIWELL) y primera autora del artículo científico, los pacientes pueden progresar y empeorar, o mantenerse en un mismo estado a lo largo del tiempo. Por ello destaca la importancia de distinguir entre el deterioro cognitivo progresivo o estable para prevenir una rápida progresión de la enfermedad.

Una identificación correcta podría servir para mejorar la calidad de los ensayos clínicos con los que se prueban tratamientos y con los que buscan dirigirse a las fases iniciales de la enfermedad. Para conseguirlo, los investigadores han usado un método llamado red neuronal convolucional de múltiples flujos, una técnica de inteligencia artificial y de aprendizaje profundo muy útil para el reconocimiento y clasificación de imágenes.

Para ello compararon resonancias magnéticas de pacientes con la enfermedad de Alzhéimer y personas sanas, con el objetivo de encontrar diferentes puntos de referencia, explica Ashtari-Maklan. Tras entrenar el sistema, lo ajustaron con imágenes de resonancia de personas que ya habían sido diagnosticadas con deterioro cognitivo estable o progresivo y en las que las diferencias son mucho más pequeñas. En total, se utilizaron casi 700 imágenes procedentes de bases de datos públicas.

Según Ashtari-Majlan, el proceso permite “superar la complejidad que suponen para estos métodos los cambios estructurales tan sutiles que se dan entre ambas formas de deterioro cognitivo leve, mucho menores que los que hay entre un cerebro normal y otro afectado por la enfermedad. Además, el método propuesto podría resolver el problema del pequeño tamaño muestral, ya que el número de resonancias magnéticas para los casos de deterioro cognitivo leve es mucho menos que para los de Alzhéimer”.

Este nuevo método permite distinguir y clasificar las dos formas de deterioro cognitivo leve con una precisión cercana al 85%.

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