Esc\u00e1ner PET de un cerebro humano con enfermedad de Alzheimer. Cr\u00e9dito: dominio p\u00fablico <\/p>\n
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 precisi\u00f3n 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 precisi\u00f3n de m\u00e1s del 95 por ciento, sino que tambi\u00e9n es capaz de explicar sus conclusiones, lo que permite a los m\u00e9dicos verificar dos veces la precisi\u00f3n de su diagn\u00f3stico. <\/p>\n
\u00abEste es un verdadero avance\u00bb, dijo el creador de la herramienta, KP Subbalakshmi, director fundador del Instituto Stevens de Inteligencia Artificial y profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Escuela de Ingenier\u00eda Charles V. Schaeffer. \u00abEstamos abriendo un nuevo y emocionante campo de investigaci\u00f3n y haciendo que sea mucho m\u00e1s f\u00e1cil explicar a los pacientes por qu\u00e9 la IA lleg\u00f3 a la conclusi\u00f3n de que lo hizo, mientras diagnosticaba a los pacientes. Esto aborda la importante cuesti\u00f3n de la confiabilidad de los sistemas de IA en el campo m\u00e9dico. \u00ab<\/p>\n
Hace tiempo que se sabe que la enfermedad de Alzheimer puede afectar el uso del lenguaje de una persona. Las personas con alzh\u00e9imer suelen reemplazar los sustantivos con pronombres, por ejemplo, diciendo \u00ab\u00c9l se sent\u00f3 en eso\u00bb en lugar de \u00abEl ni\u00f1o se sent\u00f3 en la silla\u00bb. Los pacientes tambi\u00e9n pueden usar circunloquios inc\u00f3modos, diciendo \u00abMe duele el est\u00f3mago porque no he comido\u00bb en lugar de simplemente \u00abTengo hambre\u00bb. Al dise\u00f1ar un motor de IA explicable que utiliza mecanismos de atenci\u00f3n 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 pod\u00eda identificar con precisi\u00f3n los signos reveladores conocidos de la enfermedad de Alzheimer, sino tambi\u00e9n detectar patrones ling\u00fc\u00edsticos sutiles. previamente pasado por alto.<\/p>\n
Subbalakshmi y su equipo entrenaron su algoritmo utilizando textos producidos por sujetos sanos y conocidos enfermos de Alzheimer mientras describ\u00edan un dibujo de ni\u00f1os robando galletas de un frasco. Usando herramientas desarrolladas por Google, Subbalakshmi y su equipo convirtieron cada oraci\u00f3n individual en una secuencia num\u00e9rica \u00fanica, o vector, que representa un punto espec\u00edfico en un espacio de 512 dimensiones.<\/p>\n
Este enfoque permite que incluso oraciones complejas sean asign\u00f3 un valor num\u00e9rico concreto, lo que facilita el an\u00e1lisis de las relaciones estructurales y tem\u00e1ticas entre oraciones. Mediante el uso de esos vectores junto con caracter\u00edsticas hechas a mano, las que los expertos en la materia han identificado, el sistema de IA aprendi\u00f3 gradualmente a detectar similitudes y diferencias entre oraciones pronunciadas por sujetos saludables o no saludables y, por lo tanto, a determinar con notable precisi\u00f3n la probabilidad de que un texto determinado haya sido producido por un enfermo de Alzheimer.<\/p>\n
\u00abEsto es absolutamente innovador\u00bb, dijo Subbalakshmi, quien present\u00f3 su trabajo, en colaboraci\u00f3n con sus estudiantes de doctorado, Mingxuan Chen y Ning Wang, el 24 de agosto en el 19\u00ba Taller Internacional sobre Miner\u00eda de Datos en Bioinform\u00e1tica en BioKDD. \u00abNuestro software de IA es la herramienta de diagn\u00f3stico m\u00e1s precisa disponible en la actualidad y, al mismo tiempo, es explicable\u00bb.<\/p>\n
El sistema tambi\u00e9n puede incorporar f\u00e1cilmente nuevos criterios que pueden identificar otros equipos de investigaci\u00f3n en el futuro, por lo que solo obtendr\u00e1 m\u00e1s precisa con el tiempo. \u00abDise\u00f1amos nuestro sistema para que sea tanto modular como transparente\u00bb, explic\u00f3 Subbalakshmi. \u00abSi otros investigadores identifican nuevos marcadores de la enfermedad de Alzheimer, simplemente podemos conectarlos a nuestra arquitectura para generar resultados a\u00fan mejores\u00bb.<\/p>\n
En teor\u00eda, los sistemas de inteligencia artificial alg\u00fan d\u00eda podr\u00edan diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en funci\u00f3n de cualquier texto, desde un punto de vista personal. correo electr\u00f3nico a una publicaci\u00f3n en las redes sociales. Primero, sin embargo, ser\u00eda necesario entrenar un algoritmo utilizando muchos tipos diferentes de textos producidos por pacientes conocidos con Alzheimer, en lugar de solo descripciones de im\u00e1genes, y ese tipo de datos a\u00fan no est\u00e1 disponible. \u00abEl algoritmo en s\u00ed es incre\u00edblemente poderoso\u00bb, dijo Subbalakshmi. \u00abSolo estamos limitados por los datos disponibles para nosotros\u00bb.<\/p>\n
En los pr\u00f3ximos meses, Subbalakshmi espera recopilar nuevos datos que permitan que su software se use para diagnosticar pacientes en funci\u00f3n del habla en otros idiomas adem\u00e1s del ingl\u00e9s. . Su equipo tambi\u00e9n est\u00e1 explorando las formas en que otras afecciones neurol\u00f3gicas, como afasia, accidente cerebrovascular, lesiones cerebrales traum\u00e1ticas y depresi\u00f3n, pueden afectar el uso del lenguaje. \u00abEste m\u00e9todo es definitivamente generalizable a otras enfermedades\u00bb, dijo Subbalakshmi. \u00abA medida que adquirimos m\u00e1s y mejores datos, tambi\u00e9n podremos crear herramientas de diagn\u00f3stico precisas y optimizadas para muchas otras enfermedades\u00bb. <\/p>\n
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El algoritmo de inteligencia artificial puede predecir con precisi\u00f3n el riesgo y diagnosticar la EA Proporcionado por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Stevens Cita<\/strong>: La herramienta de IA promete un diagn\u00f3stico de Alzheimer m\u00e1s r\u00e1pido y preciso (28 de agosto de 2020) recuperado 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-08-ai-tool-faster-accurate-alzheimer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Esc\u00e1ner PET de un cerebro humano con enfermedad de Alzheimer. Cr\u00e9dito: dominio p\u00fablico 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 precisi\u00f3n el Alzheimer sin necesidad de costosos escaneos o … Continuar leyendo \u00abHerramienta de inteligencia artificial promete un diagn\u00f3stico de Alzheimer m\u00e1s r\u00e1pido y preciso\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-33193","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33193","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33193"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33193\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33193"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33193"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33193"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}