Los investigadores han desarrollado un método basado en el aprendizaje profundo que puede predecir la posible aparición de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes cerebrales con una precisión de más del 99 por ciento.

Los investigadores han desarrollado un método basado en el aprendizaje profundo que puede predecir la posible aparición de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes cerebrales con una precisión de más del 99 por ciento.

Los hallazgos de la investigación se publicaron en la revista ‘Diagnostics’

El método se desarrolló analizando imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de 138 sujetos y se desempeñó mejor en términos de precisión, sensibilidad y especificidad que los métodos desarrollados anteriormente.

Según la Organización Mundial de la Salud, la enfermedad de Alzheimer es la causa más frecuente de demencia y contribuye a hasta el 70 por ciento de los casos de demencia.

En todo el mundo, aproximadamente 24 millones de personas se ven afectadas y se espera que este número se duplique cada 20 años. Debido al envejecimiento de la sociedad, la enfermedad se convertirá en una costosa carga para la salud pública en los próximos años.

Enfermedad de Alzheimer
¿Sabes que las mujeres sufren más de Alzheimer? Imagen cortesía de Shutterstock.

“Los profesionales médicos de todo el mundo intentan crear conciencia sobre un diagnóstico temprano de Alzheimer, lo que brinda a los afectados una mejor oportunidad de beneficiarse del tratamiento”, dijo Rytis Maskeliunas, investigador del Departamento de Ingeniería Multimedia de la Facultad de Informática de la Universidad de Kaunas. of Technology (KTU), supervisor de doctorado de Odusami.

“Este fue uno de los aspectos más importantes para elegir un tema para Modupe Odusami, un estudiante de doctorado de Nigeria”, agregó Maskeliunas.

Procesamiento de imágenes delegado a la máquina

Uno de los primeros signos posibles de la enfermedad de Alzheimer es el deterioro cognitivo leve (DCL), que es la etapa entre el deterioro cognitivo esperado del envejecimiento normal y la demencia.

Según la investigación anterior, la resonancia magnética funcional (fMRI) se puede utilizar para identificar las regiones del cerebro que pueden asociarse con la aparición de la enfermedad de Alzheimer, según Maskeliunas.

Las primeras etapas de DCL a menudo casi no tienen síntomas claros, pero en bastantes casos pueden detectarse mediante neuroimágenes.

Sin embargo, aunque teóricamente es posible, el análisis manual de imágenes de resonancia magnética funcional que intentan identificar los cambios asociados con la enfermedad de Alzheimer no solo requiere un conocimiento específico, sino que también requiere mucho tiempo: la aplicación del aprendizaje profundo y otros métodos de inteligencia artificial pueden acelerar esto por un margen de tiempo significativo.

Encontrar características de DCL no significa necesariamente la presencia de una enfermedad, ya que también puede ser un síntoma de otras enfermedades relacionadas, pero es más un indicador y una posible ayuda para orientarse hacia una evaluación por parte de un profesional médico.

Alzheimer
Las implicaciones neurológicas de Covid-19 son reales. Imagen cortesía: Shutterstock

“El procesamiento de señales moderno permite delegar el procesamiento de imágenes a la máquina, que puede completarlo con la suficiente rapidez y precisión. Por supuesto, no nos atrevemos a sugerir que un profesional médico deba confiar en un algoritmo al cien por cien ”, dijo Maskeliunas, quien supervisó al equipo que trabaja en el modelo.

“Piense en una máquina como un robot capaz de realizar la tarea más tediosa de clasificar los datos y buscar funciones. En este escenario, después de que el algoritmo informático selecciona los casos potencialmente afectados, el especialista puede examinarlos más de cerca y, al final, todos se benefician ya que el diagnóstico y el tratamiento llegan al paciente mucho más rápido ”, agregó Maskeliunas.

Necesitamos aprovechar al máximo los datos

El modelo basado en el aprendizaje profundo se desarrolló como una fructífera colaboración de los principales investigadores lituanos en el sector de la inteligencia artificial, utilizando una modificación de ResNet 18 bien afinado (red neuronal residual) para clasificar las imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de 138 sujetos.

Las imágenes se dividieron en seis categorías diferentes: desde saludables hasta el espectro del deterioro cognitivo leve (DCL) hasta la enfermedad de Alzheimer. En total, se seleccionaron 51,443 y 27,310 imágenes del conjunto de datos de resonancia magnética funcional de la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer para entrenamiento y validación.

El modelo pudo encontrar de manera efectiva las características de MCI en el conjunto de datos dado, logrando la mejor precisión de clasificación del 99,99 por ciento, 99,95 por ciento y 99,95 por ciento para MCI temprano vs.AD, MCI tardío vs. AD y MCI vs. MCI temprano, respectivamente.

“Aunque este no fue el primer intento de diagnosticar la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer a partir de datos similares, nuestro principal avance es la precisión del algoritmo. Obviamente, cifras tan altas no son indicadores de un desempeño real en la vida real, pero estamos trabajando con instituciones médicas para obtener más datos ”, dijo Maskeliunas.

Según él, el algoritmo podría convertirse en un software, que analizaría los datos recopilados de los grupos vulnerables (mayores de 65 años, con antecedentes de lesión cerebral, hipertensión arterial, etc.) y notificaría al personal médico sobre las anomalías relacionadas con la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer.

Alzheimer
Convence a tus padres de que se mantengan activos. Imagen cortesía: Shutterstock

“Necesitamos aprovechar al máximo los datos. Es por eso que nuestro grupo de investigación se centra en el principio europeo de ciencia abierta, para que cualquiera pueda utilizar nuestro conocimiento y desarrollarlo aún más. Creo que este principio contribuye en gran medida al avance de la sociedad ”, dijo Maskeliunas.

El investigador jefe, cuya área principal se centra en la aplicación de métodos modernos de inteligencia artificial en el procesamiento de señales e interfaces multimodales, dijo que el modelo descrito anteriormente se puede integrar en un sistema más complejo, analizando varios parámetros diferentes, por ejemplo, también monitorear el seguimiento de los movimientos oculares, la lectura de rostros, el análisis de voz, etc.

Luego, dicha tecnología podría usarse para autocomprobación y alerta para buscar asesoramiento profesional si algo es motivo de preocupación.

“Las tecnologías pueden hacer que la medicina sea más accesible y barata. Aunque nunca (o al menos no pronto) realmente reemplazarán al profesional médico, las tecnologías pueden alentar la búsqueda de diagnóstico y ayuda oportunos ”, concluyó Maskeliunas.

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