Los investigadores están buscando inteligencia artificial para ayudar a detectar casos más inusuales de esta enfermedad, que ocurren en pacientes jóvenes en lugar de en adultos mayores, que es más común.
Un equipo de científicos del Hospital General de Massachusetts ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede identificar con más del 90% de precisión a las personas que sufren de alzheimeruna enfermedad que causa un deterioro progresivo de la memoria y otras funciones cerebrales con el tiempo.
el medico Mateo Lemming dirigió este equipo, que creó un sistema llamado MUCRAN (Multi-Confused Regression Adversarial Network) y lo entrenó analizando alrededor de 17,076 resonancias magnéticas clínicas realizadas en el Hospital General de Massachusetts hasta 2019, tanto en pacientes con Alzheimer como en personas sanas.
Como se menciona en el artículo científico, el inteligencia artificial logró un 90,3% de precisión en sus análisis.
¿Cómo lo usaron los científicos?
Aunque los datos utilizados para la capacitación estaban directamente relacionados con un hospital y un período de tiempo específicos, los investigadores pusieron a prueba el modelo. MUCRAN para detectar esta enfermedad en pacientes de otros centros médicos, como el Hospital Brigham y de Mujeres, entre otros.
El objetivo es hacer que esta tecnología sea aplicable a cualquier persona, incluso si no está relacionada con los casos en los que se capacitó.
Además, los investigadores buscan inteligencia artificial para ayudar a detectar casos más inusuales de esta enfermedad, que ocurren en pacientes jóvenes en lugar de en adultos mayores, que es lo más común.
Según Leming, una de las claves es que el nuevo modelo desarrollado no considera la edad como una variable para emitir un diagnóstico previo.
El modelo de inteligencia artificial MUCRAN reduce la influencia de otros factores, como la edad, el género y la etnia, en el análisis de las resonancias magnéticas de los pacientes, según un estudio publicado en PLOS ONE.
Los investigadores abordaron este problema haciendo que el modelo fuera “ciego” a las características asociadas con la edad del paciente, lo que mejoró la fiabilidad del resultado.
Como característica adicional, el modelo de inteligencia artificial incorpora un “métrica de incertidumbre“, lo que significa que no considera los datos con los que fue entrenado como información exacta, sino que tiene en cuenta posibles variaciones de los mismos. Cuanto más cerca estén los datos de los originales, mayor será la probabilidad de detectar el Alzheimer en un paciente.
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