Inteligencia artificial identifica signos de Alzheimer precoz hasta 6 años antes del diagnóstico clínico

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Investigadores entrenan a inteligencia artificial para detectar la enfermedad de Alzheimer antes del diagnóstico.

La red neuronal se desempeñó mejor que los médicos en algunos casos.

Si bien la enfermedad de Alzheimer afecta a decenas de millones de personas en todo el mundo, sigue siendo difícil de detectar desde el principio.

Pero investigadores que exploran si la IA puede jugar un papel en la detección de la enfermedad de Alzheimer en los pacientes están descubriendo que puede ser una herramienta valiosa para ayudar a detectar la enfermedad.

Investigadores de California publicaron un estudio en la revista Radiology, y demostraron que, una vez entrenada, una red neuronal podía diagnosticar con precisión la enfermedad de Alzheimer en un pequeño número de pacientes, y lo hizo basándose en escáneres cerebrales tomados años antes de esos pacientes.

En realidad fueron diagnosticados por los médicos.

El equipo utilizó imágenes cerebrales (imágenes FDG-PET) para entrenar y probar su red neuronal.

Con este tipo de imágenes, FDG, un tipo de glucosa radioactiva, se inyecta en el torrente sanguíneo de una persona, y luego el tejido corporal de esa persona, incluido el tejido cerebral, lo absorbe como lo haría la glucosa normal.

Luego, los científicos y los médicos pueden usar una exploración PET para tener una idea de la actividad metabólica de ese tejido, según la cantidad de FDG que se absorba.

La FDG-PET se ha utilizado con la enfermedad de Alzheimer, y los pacientes que la padecen suelen mostrar niveles más bajos de actividad metabólica en ciertas partes del cerebro.

Pero los especialistas tienen que analizar estas imágenes para encontrar evidencia de la enfermedad de Alzheimer, y puede ser bastante difícil ya que el deterioro cognitivo leve y el Alzheimer pueden producir resultados similares en las exploraciones.

Así que aquí, el equipo utilizó 2,109 imágenes de FDG-PET de 1,002 pacientes, entrenando su red neuronal en el 90 por ciento de ellas y probándolas en el otro 10 por ciento.

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Con el conjunto separado de datos de prueba, la IA pudo diagnosticar con precisión a los pacientes de Alzheimer el 100 por ciento de las veces, y pudo determinar con precisión cuándo un paciente no tenía la enfermedad el 82 por ciento de las veces.

También predijo estos diagnósticos un promedio de más de seis años antes de cuando los pacientes realmente fueron diagnosticados por los médicos.

Comparativamente, un grupo de médicos que examinaron las mismas exploraciones identificaron correctamente a los pacientes de Alzheimer el 57 por ciento de las veces y aquellos sin la enfermedad el 91 por ciento de las veces.

Sin embargo, las diferencias entre la inteligencia artificial y el rendimiento del médico no fueron tan claras cuando se trató de diagnosticar un deterioro cognitivo leve que no se convirtió en enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores señalan que su estudio tiene varias limitaciones, que incluyen una pequeña cantidad de datos de prueba y tipos limitados de datos de entrenamiento.

Y dejan claro que su algoritmo necesita ser probado más a fondo en un conjunto de datos mucho más grande en el futuro.

Pero muestra que la IA puede ser una herramienta útil para los radiólogos en el futuro.

Y otros investigadores también encontraron esto, ya que un trabajo previo también mostró que la IA podría ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer mucho antes de lo que podemos con los métodos tradicionales.

“Si diagnosticamos la enfermedad de Alzheimer cuando todos los síntomas se han manifestado, la pérdida de volumen cerebral es tan significativa que es demasiado tarde para intervenir”, dijo en un comunicado Jae Ho Sohn, investigador del proyecto.

“Si podemos detectarlo antes, es una oportunidad para que los investigadores encuentren formas mejores de frenar o incluso detener el proceso de la enfermedad”.

Fuente: Engadget