Científicos lituanos crearon un algoritmo que permite detectar posibles indicadores de la enfermedad con una precisión muy elevada
El machine learning y la inteligencia químico han crecido exponencialmente en los últimos primaveras como el complemento valentísimo para hacer más rápido y preciso no solo el dictamen de enfermedades ya existentes, sino el peligro futuro de sufrir cáncer o demencia.
La superioridad del software inteligente es que sortea todas las limitaciones humanas de tiempo y espacio, no duerme ni come, y luego acelera con creces el proceso de detección de problemas como el alzhéimer, que acapara entre un 60% y un 70% de los casos de demencia en el mundo, según la Organización Mundial de la Salud (OMS).
Buenas nuevas llegan esta semana desde Lituania, donde un algoritmo ha rematado detectar posibles indicadores de alzhéimer con una precisión cercana al 100%, tal como informa el comunicado de la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU).
En todo el planeta se calcula que aproximadamente 24 millones de personas padecen esta enfermedad y se dilación que el número se duplique cada 20 primaveras.
Aprendizaje profundo para identificar señales previas de Alzhéimer
El deep learning, o estudios profundo, ha sido la tecnología esencia para desarrollar este método, que analizó imágenes de resonancia magnética sencillo obtenidas de 138 sujetos obteniendo una precisión superior al 99%.
Uno de los primeros signos posibles de la enfermedad de Alzhéimer es el detrimento cognitivo leve (DCL), la etapa entre el detrimento cognitivo esperado del envejecimiento frecuente y la demencia.
El mecanismo más global para identificar las regiones del cerebro involucradas en este trastorno es la resonancia magnética sencillo (fMRI). Aunque las primeras fases del DCL no suelen tener síntomas claros, en bastantes casos los signos precoces de alzhéimer pueden detectarse mediante neuroimágenes.
Científicos lituanos desarrollaron un software que permitiría detectar el Alzhéimer en forma temprana
El principal problema es que el descomposición manual de estas imágenes es tedioso, requiere conocimientos específicos y una considerable inversión de tiempo. Aquí entran en movilidad los métodos de inteligencia químico para allanar la evaluación por parte de los médicos.
Con avances como este, el trabajo mecánico podría relegarse a la presteza y capacidad de la máquina, mientras que los resultados obtenidos por el algoritmo informático podrían supervisarse y examinarse de cerca.
«Por supuesto, no nos atrevemos a sugerir que un profesional médico deba creer en un algoritmo al 100%, pero el entendido puede examinar los casos más de cerca», dice Rytis Maskeliūnas, investigador del Departamento de Ingeniería Multimedia en la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU), y supervisor del estudio.
«Todos se benefician, ya que el dictamen y el tratamiento llegan al paciente mucho más rápido», apostilla el investigador.
Su maniquí basado en estudios profundo se proxenetismo de una fructífera colaboración de los principales investigadores lituanos en el sector de la inteligencia químico.
Inteligencia químico para escanear imágenes en examen de Alzhéimer
Para crear el algoritmo, los responsables se sirvieron de una modificación de la red neuronal residual ResNet 18 para clasificar las imágenes de resonancia magnética sencillo obtenidas de 138 sujetos.
Las imágenes se dividieron en 6 categorías diferentes: desde saludables hasta el espectro del detrimento cognitivo leve (DCL) hasta la enfermedad de alzhéimer (AD). En total, se seleccionaron 51.443 y 27.310 imágenes.
La enfermedad de Alzhéimer es el tipo de demencia más frecuente
El maniquí fue capaz de observar de guisa efectiva las características de MCI en el conjunto de datos hexaedro, logrando respectivamente la mejor precisión de clasificación del 99,99%, 99,95% y 99,95% para MCI temprano frente a AD, MCI tardío frente a AD y MCI frente a MCI temprano.
Según el investigador, el software es esencia para un mejor conveniencia de datos recopilados de grupos vulnerables, como las personas mayores de 65 primaveras con historial de ultraje cerebral o hipertensión arterial.
En el futuro, el algoritmo para el alzhéimer podría integrarse en un sistema más enrevesado, analizando parámetros como los movimientos oculares, la lección de rostros o el descomposición de voz.
«Las tecnologías pueden hacer que la medicina sea más accesible y ocasión. Aunque nunca reemplazarán al profesional médico, pueden alentar la búsqueda de dictamen y ayuda oportunos», dice Maskeliūnas.
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FInalmente, es importante mencionar que la investigación ha sido publicada en la revista Diagnostics.
Fuente de la noticia: iprofesional.com
