El machine learning y la inteligencia artificial se han relevado en los últimos años como el complemento perfecto para hacer más rápido y preciso no solo el diagnóstico de enfermedades ya existentes, sino el riesgo futuro de sufrir cáncer o demencia.

La implantación de esta tecnología ha adquirido presencia en diferentes áreas del panorama científico, como la medicina. En la actualidad, los avances en IA permiten la detección precoz de enfermedades como el Alzheimer, una patología neurodegenerativa que modifica el cerebro y provoca alteraciones que afectan a la memoria, el entendimiento, el juicio, la conducta y la actividad funcional.

La enfermedad de Alzheimer supone uno de los mayores retos sanitarios a los que se enfrentan los países. Tanto por el impacto que sufren las familias con miembros afectados por esta dolencia como por los elevados recursos que requiere de los sistemas de salud pública. 

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Investigadores de la Universidad Tecnológica de Kaunas (Lituania) han desarrollado un algoritmo capaz de predecir la aparición de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes cerebrales tomadas con resonancia magnética funcional.

UN ALGORITMO ES CAPAZ DE PREDECIR LA ENFERMEDAD CON 99% DE FIABILIDAD

Esta nueva IA puede identificar los primeros marcadores de la enfermedad de Alzheimer con más del 99% de precisión. Al evaluar los escáneres cerebrales de los adultos mayores, el algoritmo puede detectar cambios sutiles que suelen tener lugar antes del diagnóstico, lo que permite a los médicos ofrecer un tratamiento temprano a las personas de alto riesgo.

Este algoritmo, según los investigadores, podría llegar a convertirse en un software que analiza los datos de grupos vulnerables, como las personas mayores de 65 años con antecedentes de lesión cerebral o hipertensión arterial.

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Así, la IA reconoce con éxito los signos de deterioro cognitivo leve que, por lo general, no produce síntomas perceptibles, y está asociado con cambios en ciertas regiones del cerebro que se pueden detectar en las exploraciones de imágenes de resonancia magnética funcional

Los investigadores reutilizaron una red neuronal existente llamada ResNet18 y crearon un modelo de IA capaz de identificar estos pormenores con mayor confiabilidad. La IA fue entrenada con 51.443 escáneres cerebrales de 138 personas. Luego, se utilizaron otras 27.310 imágenes para validar el algoritmo, que pudo identificar el deterioro cognitivo temprano con una precisión del 99,99% y el MCI tardío con una precisión del 99,95%.

Estas imágenes se dividieron en varias categorías distintas, las que iban desde cerebros sanos hasta varios grados de deterioro cognitivo y Alzheimer. Luego se usaron otras 27 mil imágenes para probar el algoritmo, que fue capaz de identificar la aparición de señales prematuras con una precisión del 99 por ciento.

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Rytis Maskeliūnas, investigador del Departamento de Ingeniería Multimedia en la KTU, y supervisor del estudio, explica que no se atreverían a decir que un médico profesional deba confiar en un algoritmo al 100%, pero sí, los especialistas podrían examinar los casos más de cerca. Los nuevos avances harán que la medicina sea más accesible y barata. Aunque nunca reemplazarán realmente al profesional médico, las tecnologías pueden alentar la búsqueda de ayuda y diagnóstico oportunos.

Gracias a los progresos recientes en el desarrollo y la aplicación de la IA, es posible detectar casos de Alzheimer hasta con 15 años de antelación, a través del estudio genético y la monitorización del paciente. Además, se prevé que, en el futuro, esta herramienta sirva también para predecir otras enfermedades de carácter mental como la depresión o incluso alertar a los profesionales de posibles tendencias suicidas.

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@LopezCasarinJ

Javier López Casarín es Experto en Innovación*

Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.

 

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