Para entrenar la inteligencia artificial la hicieron ciega al factor edad y para tener un diagnóstico más certero.
ESTADOS UNIDOS.- El uso de inteligencia artificial No solo permite la creación de ilustraciones completamente nuevas; Más bien, presupone un último paso en la tecnología, que serviría para detectar enfermedades neurodegenerativas, como alzhéimer
A partir de las resonancias magnéticas, el uso de la inteligencia artificial, conocida por sus siglas “AI”, ha servido para detectar enfermedades como alzheimer ya que permite automatizarlo, estandarizarlo y convertirlo en un proceso de diagnóstico a escala.
Por su parte, el aprendizaje profundo (deep learning) ha demostrado que los científicos tienen éxito en la detección de múltiples enfermedades en datos de resonancia magnética cerebral de alta calidad, que se recopilaron en un entorno de investigación controlado. Además, de la mano de estos avances, los investigadores han avanzado en la detección de signos de la enfermedad de Alzheimer con pruebas de imágenes cerebrales de alta calidad recopiladas.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en la detección del Alzheimer?
Un grupo de especialistas de Hospital General de Massachusetts (MGH) estuvo a cargo de desarrollar un método preciso que sirva para la detección del Alzheimer, el cual se basa en muestras clínicas de cerebro recolectadas en forma de imágenes. Esto podría conducir a diagnósticos mucho más precisos.
Para el estudio, publicado en “Más uno”Matthew Leming, investigador del Centro MGH de Biología de Sistemas e investigador del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de Massachusetts con sus colegas SUdeshna Das y Hyungsoon Im Utilizaron una herramienta llamadaaprendizaje profundo” entrenar modelos y sacar conclusiones.
¿Cuáles son las principales novedades de este modelo?
Según explican, es que este puede citar su capacidad para detectar la enfermedad de Alzheimer independientemente de otras variables, como la edad.
La enfermedad de Alzheimer 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 cegando el modelo de aprendizaje profundo a las características del cerebro que están 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 diferentes dentro del conjunto de información que se utiliza para alimentar la inteligencia artificial.
Con información de Infobae.
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