Herramienta de inteligencia artificial promete un diagnóstico de Alzheimer más rápido y preciso
Escáner PET de un cerebro humano con enfermedad de Alzheimer. Crédito: dominio público
Al detectar sutiles diferencias en la forma en que los pacientes de Alzheimer usan el lenguaje, los investigadores del Stevens Institute of Technology han desarrollado un algoritmo de IA que promete diagnosticar con precisión el Alzheimer sin necesidad de costosos escaneos o pruebas en persona. El software no solo puede diagnosticar la enfermedad de Alzheimer, a un costo insignificante, con una precisión de más del 95 por ciento, sino que también es capaz de explicar sus conclusiones, lo que permite a los médicos verificar dos veces la precisión de su diagnóstico.
«Este es un verdadero avance», dijo el creador de la herramienta, KP Subbalakshmi, director fundador del Instituto Stevens de Inteligencia Artificial y profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería Charles V. Schaeffer. «Estamos abriendo un nuevo y emocionante campo de investigación y haciendo que sea mucho más fácil explicar a los pacientes por qué la IA llegó a la conclusión de que lo hizo, mientras diagnosticaba a los pacientes. Esto aborda la importante cuestión de la confiabilidad de los sistemas de IA en el campo médico. «
Hace tiempo que se sabe que la enfermedad de Alzheimer puede afectar el uso del lenguaje de una persona. Las personas con alzhéimer suelen reemplazar los sustantivos con pronombres, por ejemplo, diciendo «Él se sentó en eso» en lugar de «El niño se sentó en la silla». Los pacientes también pueden usar circunloquios incómodos, diciendo «Me duele el estómago porque no he comido» en lugar de simplemente «Tengo hambre». Al diseñar un motor de IA explicable que utiliza mecanismos de atención y una red neuronal convolucional, una forma de IA que aprende con el tiempo, Subbalakshmi y sus estudiantes pudieron desarrollar un software que no solo podía identificar con precisión los signos reveladores conocidos de la enfermedad de Alzheimer, sino también detectar patrones lingüísticos sutiles. previamente pasado por alto.
Subbalakshmi y su equipo entrenaron su algoritmo utilizando textos producidos por sujetos sanos y conocidos enfermos de Alzheimer mientras describían un dibujo de niños robando galletas de un frasco. Usando herramientas desarrolladas por Google, Subbalakshmi y su equipo convirtieron cada oración individual en una secuencia numérica única, o vector, que representa un punto específico en un espacio de 512 dimensiones.
Este enfoque permite que incluso oraciones complejas sean asignó un valor numérico concreto, lo que facilita el análisis de las relaciones estructurales y temáticas entre oraciones. Mediante el uso de esos vectores junto con características hechas a mano, las que los expertos en la materia han identificado, el sistema de IA aprendió gradualmente a detectar similitudes y diferencias entre oraciones pronunciadas por sujetos saludables o no saludables y, por lo tanto, a determinar con notable precisión la probabilidad de que un texto determinado haya sido producido por un enfermo de Alzheimer.
«Esto es absolutamente innovador», dijo Subbalakshmi, quien presentó su trabajo, en colaboración con sus estudiantes de doctorado, Mingxuan Chen y Ning Wang, el 24 de agosto en el 19º Taller Internacional sobre Minería de Datos en Bioinformática en BioKDD. «Nuestro software de IA es la herramienta de diagnóstico más precisa disponible en la actualidad y, al mismo tiempo, es explicable».
El sistema también puede incorporar fácilmente nuevos criterios que pueden identificar otros equipos de investigación en el futuro, por lo que solo obtendrá más precisa con el tiempo. «Diseñamos nuestro sistema para que sea tanto modular como transparente», explicó Subbalakshmi. «Si otros investigadores identifican nuevos marcadores de la enfermedad de Alzheimer, simplemente podemos conectarlos a nuestra arquitectura para generar resultados aún mejores».
En teoría, los sistemas de inteligencia artificial algún día podrían diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en función de cualquier texto, desde un punto de vista personal. correo electrónico a una publicación en las redes sociales. Primero, sin embargo, sería necesario entrenar un algoritmo utilizando muchos tipos diferentes de textos producidos por pacientes conocidos con Alzheimer, en lugar de solo descripciones de imágenes, y ese tipo de datos aún no está disponible. «El algoritmo en sí es increíblemente poderoso», dijo Subbalakshmi. «Solo estamos limitados por los datos disponibles para nosotros».
En los próximos meses, Subbalakshmi espera recopilar nuevos datos que permitan que su software se use para diagnosticar pacientes en función del habla en otros idiomas además del inglés. . Su equipo también está explorando las formas en que otras afecciones neurológicas, como afasia, accidente cerebrovascular, lesiones cerebrales traumáticas y depresión, pueden afectar el uso del lenguaje. «Este método es definitivamente generalizable a otras enfermedades», dijo Subbalakshmi. «A medida que adquirimos más y mejores datos, también podremos crear herramientas de diagnóstico precisas y optimizadas para muchas otras enfermedades».
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