El enfoque de la inteligencia artificial puede ayudar a detectar Alzheimer a partir de pruebas de imágenes cerebrales

Aunque los investigadores han logrado avances en la detección de signos de Alzheimer utilizando pruebas de imágenes cerebrales de alta calidad recopiladas como parte de estudios de investigación en equipo del Hospital General de Massachusetts. El MGH desarrolló recientemente un método preciso para la detección que se basa en imágenes cerebrales clínicas recopiladas de forma rutinaria. El avance podría conducir a diagnósticos más precisos.

Para el estudio, Matthew Leming, investigador del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de Massachusetts, utilizó el aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático y artificial. inteligencia que utiliza grandes cantidades de datos y algoritmos complejos para entrenar modelos.

En este caso, él y su equipo desarrollaron un modelo para la detección de la enfermedad de Alzheimer basado en datos de imágenes de resonancia magnética cerebrales recopiladas de pacientes con y sin enfermedad de Alzheimer que fueron atendidos en MGH

La investigación involucró 11.103 imágenes de 2.348 pacientes con riesgo de Alzheimer y 26.892 imágenes de 8.456 pacientes sin Alzheimer. En los cinco conjuntos de datos, el modelo detectó el riesgo de enfermedad con un 90,2 % de precisión.

Fuente:

Carlos Cruz Vaquerizo