Investigadores mejoran la clasificación de la enfermedad de Alzheimer mediante inteligencia artificial

Crédito: CC0 Public Domain

Las señales de advertencia de la enfermedad de Alzheimer (EA) pueden comenzar en el cerebro años antes de que aparezcan los primeros síntomas. Detectar estas pistas puede permitir cambios en el estilo de vida que posiblemente podrían retrasar la destrucción del cerebro por la enfermedad.

«Mejorar la precisión diagnóstica de la enfermedad de Alzheimer es un objetivo clínico importante. Si somos capaces de aumentar la precisión diagnóstica de los modelos de formas que puedan aprovechar los datos existentes, como las resonancias magnéticas, eso puede ser muy beneficioso», explicó autor correspondiente Vijaya B. Kolachalama, Ph.D., profesor asistente de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston (BUSM).

Usando un marco avanzado de IA (inteligencia artificial) basado en la teoría de juegos (conocido como generativo adversarial network o GAN), Kolachalama y su equipo procesaron imágenes cerebrales (algunas de baja y alta calidad) para generar un modelo que pudo clasificar la enfermedad de Alzheimer con mayor precisión.

La calidad de una resonancia magnética depende de el instrumento de escáner que se utiliza. Por ejemplo, un escáner magnético de 1,5 Tesla tiene una calidad de imagen ligeramente inferior a la de una imagen tomada con un escáner magnético de 3 Tesla. La fuerza magnética es un parámetro clave asociado con un escáner específico. Los investigadores obtuvieron imágenes de resonancia magnética cerebral de escáneres de 1,5 Tesla y 3 Tesla de los mismos sujetos tomados al mismo tiempo, y desarrollaron un modelo GAN que aprendió de estas dos imágenes.

Como el modelo estaba «aprendiendo » a partir de las imágenes de 1,5 Tesla y 3 Tesla, generó imágenes que tenían una calidad mejorada que el escáner de 1,5 Tesla, y estas imágenes generadas también predijeron mejor el estado de la enfermedad de Alzheimer en estas personas que lo que podría lograrse usando modelos que se basan en 1,5 Imágenes de Tesla solas. «Nuestro modelo esencialmente puede tomar imágenes derivadas de un escáner de 1,5 Tesla y generar imágenes de mejor calidad y también podemos usar las imágenes derivadas para predecir mejor la enfermedad de Alzheimer de lo que podríamos hacer usando solo imágenes basadas en 1,5 Tesla», agregó. .

A nivel mundial, la población de 65 años o más está creciendo más rápido que todos los demás grupos de edad. Para 2050, una de cada seis personas en el mundo tendrá más de 65 años. Mientras que los costos totales de atención médica estimados para el tratamiento de la EA en 2020 se estimaron en $ 305 mil millones y se espera que aumenten a más de $ 1 billón a medida que la población envejece. La grave carga que pesa sobre los pacientes y sus cuidadores, en particular, los cuidadores familiares de pacientes con EA se enfrentan a dificultades y angustias extremas que representan una carga importante pero a menudo oculta.

Según los investigadores, es posible generar imágenes de calidad mejorada en las cohortes de enfermedades que han utilizado previamente los escáneres de 1,5 T y en aquellos centros que continúan confiando en los escáneres de 1,5 T. «Esto nos permitiría reconstruir las fases más tempranas de la EA y construir un modelo más preciso para predecir el estado de la enfermedad de Alzheimer de lo que sería posible usando datos de escáneres de 1.5T solos», dijo Kolachalama.

Él espera que estos métodos avanzados de IA se pueden utilizar para que la comunidad de imágenes médicas pueda aprovechar al máximo los avances en IA. Él cree que dichos marcos se pueden usar para armonizar los datos de imágenes en múltiples estudios para que los modelos se puedan desarrollar y comparar en diferentes poblaciones. Esto puede conducir al desarrollo de mejores enfoques para diagnosticar la EA.

Estos hallazgos aparecen en línea en la revista Alzheimer’s Research & Therapy.

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El algoritmo de inteligencia artificial puede predecir con precisión el riesgo y diagnosticar la EA Más información: Zhou, X., Qiu, S., Joshi, PS et al. Mejora del rendimiento de la clasificación de la enfermedad de Alzheimer basada en imágenes de resonancia magnética mediante el aprendizaje generativo de confrontación. Terapia Alz Res 13, 60 (2021). doi.org/10.1186/s13195-021-00797-5 Información de la revista: Alzheimer’s Research & Therapy

Proporcionado por la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston Cita: Los investigadores mejoran la clasificación de la enfermedad de Alzheimer a través de la inteligencia artificial (2021, 15 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-alzheimer-disease-classification-artificial-intelligence.html Este documento está sujeto a derechos de autor . Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.