El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los programas de ordenador aprender cosas cuando son expuestos a nuevos datos, sin necesidad de ser reprogramados.
Ahora, unos investigadores han emparejado métodos de aprendizaje automático con una técnica especial de visualización por resonancia magnética (MRI por sus siglas en inglés) que mide la perfusión de la sangre (tasa de absorción de esta en los tejidos) por todo el cerebro para detectar formas tempranas de demencia.
La MRI puede ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, su diagnóstico temprano es difícil.
Los científicos han sabido desde hace tiempo que el Mal de Alzheimer es un proceso gradual y que el cerebro sufre cambios funcionales antes de que los cambios estructurales asociados con la enfermedad aparezcan visualmente en los resultados de las pruebas. Los médicos no tienen una forma definitiva de identificar quién tiene demencia temprana o qué casos de alteración cognitiva leve progresarán hacia el Mal de Alzheimer.
Con el diagnóstico estándar por MRI, los médicos sí pueden ver efectos del Mal de Alzheimer en una fase avanzada, como la atrofia del hipocampo. Pero en ese punto del progreso de la dolencia, el tejido cerebral ya se ha dañado gravemente y no hay forma de restaurarlo. Sería útil detectar y diagnosticar la enfermedad en una fase muy temprana, antes de que fuese demasiado tarde.
Para el nuevo estudio, el equipo de Alle Meije Wink, del Centro Médico de la Universidad Libre de Ámsterdam, en los Países Bajos, aplicó métodos de aprendizaje automático a una clase especial de MRI, un tipo que se utiliza para crear imágenes llamadas mapas de perfusión, que muestran cuánta sangre es suministrada a las diversas regiones del cerebro.
El programa de aprendizaje automático es capaz de llegar a reconocer patrones en estos mapas para distinguir entre pacientes con niveles diversos de deterioro cognitivo y predecir en qué casos ello desembocará en el Mal de Alzheimer, aunque no haya todavía señales de esta enfermedad.
Para la investigación se trabajó con datos de 100 pacientes de quienes se sospechaba que podían padecer el inicio de la enfermedad de Alzheimer, 60 pacientes con deterioro cognitivo leve (MCI, por sus siglas en inglés) y 100 pacientes con declive cognitivo subjetivo (SCD, por sus siglas en inglés), así como 26 sujetos sanos (el grupo de control).
Mapas de discriminación para clasificar los subgrupos MCI (deterioro cognitivo leve). A: entre pacientes con deterioro cognitivo leve que se convirtieron en pacientes de Mal de Alzheimer (MCIc) y sujetos con declive cognitivo subjetivo; B: entre MCIc y pacientes con deterioro cognitivo leve que permanecieron estables (MCIs). (Fotos: Radiological Society of North America)
Al declive cognitivo subjetivo y al deterioro cognitivo leve se les considera etapas tempranas del proceso de deterioro mental y son diagnosticados con arreglo a la gravedad de los síntomas cognitivos, incluyendo pérdida de memoria, problemas de razonamiento y dificultades en la toma de decisiones.
El sistema automatizado pudo distinguir de forma efectiva entre los participantes con Mal de Alzheimer, los aquejados de deterioro cognitivo leve y los afectados por el declive cognitivo subjetivo. Usando clasificadores basados en el adiestramiento por aprendizaje automático, los investigadores pudieron predecir el diagnóstico definitivo del Mal de Alzheimer o el progreso de este en pacientes individuales con un alto grado de precisión, que iba del 82 al 90 por ciento. Tomado de noticiasdelaciencia.com
Inteligencia artificial para ayudar a diagnosticar Alzheimer
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