Un grupo de investigadores del Hospital General de Massachusetts ha logrado un avance significativo en la detección temprana del Alzheimer mediante el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial altamente preciso.
Esta enfermedad, que afecta la memoria y otras funciones cerebrales, puede ser difícil de diagnosticar en sus etapas iniciales, pero el nuevo sistema ha demostrado una precisión del 90.3% en sus análisis, según lo revelado en un reciente artículo científico.
El equipo de investigación, liderado por el doctor Matthew Leming, creó un sistema denominado MUCRAN (Multi-Confound Regression Adversarial Network) y lo entrenó utilizando más de 17,000 resonancias magnéticas clínicas recopiladas en el Hospital General de Massachusetts hasta el año 2019.
Estas resonancias magnéticas provenían tanto de pacientes que padecían Alzheimer como de individuos sanos, lo que permitió al modelo aprender a distinguir los patrones distintivos asociados con la enfermedad.
Debido a que los datos de entrenamiento se obtuvieron de un único centro médico y de un período de tiempo limitado, los investigadores llevaron a cabo pruebas adicionales utilizando pacientes de otros centros de salud, incluido el Brigham and Women’s Hospital.
El objetivo era evaluar la aplicabilidad del modelo MUCRAN en diferentes entornos y en personas no relacionadas con los casos originales de entrenamiento.
Los resultados mostraron que la tecnología era efectiva en la detección de Alzheimer en distintos escenarios, lo que sugiere su potencial aplicación en cualquier persona, independientemente de su historial médico.
Este enfoque es especialmente relevante para detectar casos menos comunes de la enfermedad, que pueden presentarse en pacientes jóvenes en lugar del perfil típico asociado a adultos mayores.
El nuevo modelo desarrollado por Leming y su equipo no toma en cuenta la edad como una variable relevante para el diagnóstico, lo cual aumenta la fiabilidad del resultado.
El doctor Leming explicó que “abordamos el problema haciendo que el modelo de inteligencia artificial sea ‘ciego’ a características que pueda encontrar asociadas con la edad del paciente”. Al eliminar la edad como factor determinante, se logra evitar posibles sesgos y se obtiene un diagnóstico más preciso.invest
Aunque aún se necesitan más investigaciones y pruebas, el modelo MUCRAN muestra un potencial prometedor para mejorar el diagnóstico temprano y permitir un tratamiento oportuno.
La combinación de la capacidad de detección precisa y la adaptabilidad a diferentes entornos clínicos hace que esta tecnología sea un recurso valioso en la lucha contra el Alzheimer, brindando esperanza a pacientes y profesionales de la salud en todo el mundo.
