– Publicado en MÁS UNOun estudio reciente descrito cómo un equipo de investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH) desarrolló y validó un modelo de inteligencia artificial (IA), específicamente un modelo de aprendizaje profundo, para analizar datos de imágenes de resonancia magnética (IRM) cerebrales para detectar la enfermedad de Alzheimer.
De acuerdo con la Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC)alrededor de 5,8 millones de personas en los EE. UU. tenían la enfermedad de Alzheimer en 2020.
Recientemente, un equipo de investigación dirigido por Matthew Leming, PhD, investigador del Centro de Biología de Sistemas de MGH e investigador del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de Massachusetts, utilizó el aprendizaje profundo para entrenar un nuevo modelo para detectar la enfermedad. MGH es el hospital docente más grande de la Escuela de Medicina de Harvard.
Para crear el modelo, aprovecharon datos de resonancias magnéticas cerebrales de pacientes con y sin enfermedad de Alzheimer, todos los cuales visitaron MGH antes de 2019.
Luego aplicaron el modelo a cinco conjuntos de datos separados: datos de MGH posteriores a 2019, datos de Brigham and Women’s Hospital anteriores y posteriores a 2019, y datos de sistemas externos anteriores y posteriores a 2019. En total, hubo 11 103 imágenes de 2 348 pacientes únicos con riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer y 26 892 imágenes de 8 456 pacientes únicos que no estaban en riesgo de desarrollar la enfermedad.
El objetivo de los investigadores era determinar si el modelo podía detectar con precisión la enfermedad utilizando datos clínicos del mundo real, independientemente del hospital y el período de tiempo.
Después de la aplicación, descubrieron que el modelo podía detectar el riesgo de enfermedad de Alzheimer con un nivel de precisión del 90,2 por ciento en los cinco conjuntos de datos.
Una de las características clave del modelo es que puede detectar la enfermedad sin aprovechar otras variables, como la edad,
“La enfermedad de Alzheimer generalmente ocurre en adultos mayores, por lo que los modelos de aprendizaje profundo a menudo tienen dificultades para detectar los casos más raros de inicio temprano”, dijo Leming en un comunicado de prensa. “Abordamos esto haciendo que el modelo de aprendizaje profundo sea ‘ciego’ a las características del cerebro que encuentra demasiado asociadas con la edad indicada del paciente”.
Leming también notó una limitación común relacionada con la detección de enfermedades en entornos del mundo real: un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un conjunto de datos puede no aplicarse con precisión a otro.
Sin embargo, el nuevo modelo usa una métrica de incertidumbre para determinar si los datos del paciente son lo suficientemente diferentes del conjunto de entrenamiento como para que el modelo no pueda hacer una predicción precisa.
“Este es uno de los únicos estudios que utilizó resonancias magnéticas cerebrales recolectadas de forma rutinaria para intentar detectar la demencia. Si bien se han realizado una gran cantidad de estudios de aprendizaje profundo para la detección de la enfermedad de Alzheimer a partir de resonancias magnéticas cerebrales, este estudio dio pasos sustanciales para realizar esto en entornos clínicos del mundo real en lugar de entornos de laboratorio perfectos”, dijo Leming en el comunicado de prensa. “Nuestros resultados, con capacidad de generalización entre sitios, entre tiempos y entre poblaciones, constituyen un caso sólido para el uso clínico de esta tecnología de diagnóstico”.
La IA se aplica cada vez más para cuidar a las personas con deterioro cognitivo.
En abril de 2022, Geisinger y Eisai anunciaron planes para probar la efectividad de un algoritmo de IA para identificar a las personas con deterioro cognitivo que corren el riesgo de desarrollar demencia.
Los investigadores señalaron que este proceso implicaría revisar las capacidades de un algoritmo de IA para definir el deterioro cognitivo, lo que proporcionaría una mayor comprensión de su éxito en la identificación de enfermedades relacionadas con la demencia.
Según el estudio, alrededor del 40 al 60 por ciento de los adultos con probable demencia no son diagnosticados. Pero los investigadores notaron que la IA podría mejorar potencialmente este proceso, lo que llevaría a diagnósticos más tempranos y más tiempo para el tratamiento.
