Inteligencia artificial puede predecir la esquizofrenia observando el flujo sanguíneo del cerebro

La esquizofrenia no es un trastorno de salud mental particularmente común en Estados Unidos, que afecta sólo a 1,2 por ciento de la población (alrededor de 3,2 millones de personas), pero sus efectos pueden ser debilitantes.

Sin embargo, la investigación pionera llevada a cabo por IBM y la Universidad de Alberta pronto podría ayudar a los médicos a diagnosticar el inicio de la enfermedad y la gravedad de sus síntomas, mediante una simple resonancia magnética y una red neuronal construida para observar el flujo sanguíneo dentro del cerebro.

“Este enfoque multidisciplinario único e innovador abre nuevas perspectivas y avanza nuestra comprensión de la neurobiología de la esquizofrenia, que puede ayudar a mejorar el tratamiento y el manejo de la enfermedad”, dijo el Dr. Serdar Dursun, profesor de Psiquiatría y Neurociencia de la Universidad de Alberta.

El equipo de investigación primero entrenó su red neuronal en un conjunto de datos de 95 miembros de imágenes de fMRI anonimizadas de la Red de Investigación de Informática Biomédica de Función que incluía exploraciones de pacientes con esquizofrenia y un grupo control sano.

Estas imágenes ilustraban el flujo de sangre a través de varias partes del cerebro cuando los pacientes completaron un simple ejercicio basado en audio.

A partir de estos datos, la red neural emparejó un modelo predictivo de la probabilidad de que un paciente sufriese de esquizofrenia basada en el flujo sanguíneo.
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Fue capaz de discernir con precisión entre el grupo de control y los pacientes con esquizofrenia el 74 por ciento del tiempo.

“Hemos descubierto una serie de conexiones anormales significativas en el cerebro que pueden ser exploradas en futuros estudios”, continuó Dursun, “y los modelos creados por inteligencia artificial nos llevan un paso más cerca de encontrar patrones objetivos basados ​​en la neuroimagen que son marcadores de diagnósticos y pronósticos de esquizofrenia”.

Es más, el modelo logró también predecir la gravedad de los síntomas una vez que se establecen.

Estos conocimientos podrían llevar a los investigadores a herramientas de diagnóstico más eficaces y opciones de tratamiento.

Fuente: Engadget