La Inteligencia Artificial frente al diagnóstico de enfermedades

La Inteligencia Artificial frente al diagnóstico de enfermedades
21 septiembre, 2017 LPSIngenieria
Inteligencia Artificial Alzheimer

Hoy, en el Día Mundial del Alzheimer, queremos hacernos eco de los últimos estudios que señalan a la Inteligencia Artificial como gran aliado para el diagnóstico de enfermedades neurológicas.

El Alzheimer en concreto es una enfermedad neurodegenerativa que provoca pérdida de memoria y, a largo plazo, una enorme dependencia de terceras personas. Por ahora no tiene tratamiento, aunque se están realizando muchísimos estudios para encontrarlo.

En el campo de la investigación cada vez se aprovechan más los avances de la tecnología para conseguir resultados que agilicen el diagnóstico y la prevención de este tipo de enfermedades.

En uno de los últimos se ha experimentado con la Inteligencia Artificial para que aprenda cómo detectar esta enfermedad 10 años antes de que se manifieste. Para ello, un equipo de investigación de la Universidad de Bari, en Italia, ha estudiado exploraciones no invasivas como las resonancias magnéticas. Gracias a la Inteligencia Artificial y el machine learning, se puede diferenciar la imagen resultante de esta exploración en un paciente enfermo y un paciente sano con un 86 por ciento de exactitud. Esto sería un avance sin precedentes en la investigación de esta enfermedad, ya que ayudaría a los científicos a retrasar su desarrollo en las personas predestinadas a padecerla en el futuro.

En la siguiente fase del estudio se introdujeron las resonancias magnéticas sin etiquetar de 148 sujetos. El resultado fue muy prometedor: 52 sujetos sanos; 48 enfermos; y 48 pacientes con deterioro cognitivo leve, pero que desarrollarían la enfermedad más tarde.

La precisión de la Inteligencia Artificial para diferenciar entre un cerebro sano y uno con Alzheimer fue de un 86%. Sin embargo, la capacidad para diferenciar entre uno con deterioro leve y uno totalmente sano, era de un 84%. En cualquiera de los casos, ambos resultados reflejan un alto grado de fiabilidad en el diagnóstico.

Tras estos resultados, el siguiente paso será  trabajar en aplicar la Inteligencia Artificial a otras enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson.

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