La nueva técnica combina la imagen del cerebro con un sistema de inteligencia artificial

Un escáner cerebral por imágenes capaz de predecir el alzhéimer al 98%


20 jun 2022. 19.00H
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Un escáner cerebral de imágenes por resonancia magnética (IRM) puede diagnosticar el alzhéimer, según ha puesto de manifiesto un estudio del Colegio Imperial de Londres, y publicado en 'Nature Portfolio Journal'.

Los investigadores han adoptado un algoritmo desarrollado para su uso en la clasificación de tumores cancerosos y lo han aplicado al cerebro. En este sentido, han dividido el cerebro en 115 regiones y han asignado 660 características diferentes, como tamaño, forma y textura, para evaluar cada región. Posteriormente, han entrenado el algoritmo para identificar dónde los cambios en estas características podrían predecir con precisión la existencia de la enfermedad de Alzheimer.

El equipo ha probado su enfoque en escáneres de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer, concretamente en más de 400 pacientes con alzhéimer en etapa temprana y tardía, controles sanos y pacientes con otras afecciones neurológicas, incluida la demencia frontotemporal y la enfermedad de Parkinson. 

¿Se puede predecir el alzhéimer?


De esta manera, han descubierto que en el 98 por ciento de los casos, el sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética por sí solo podía predecir con precisión si el paciente tenía la enfermedad de Alzheimer o no. También fue capaz de distinguir entre la etapa temprana y avanzada de la enfermedad de Alzheimer con una precisión bastante alta, en el 79 por ciento de los pacientes.

"Actualmente, ningún otro método simple y ampliamente disponible puede predecir la enfermedad de Alzheimer con este nivel de precisión, por lo que nuestra investigación es un importante paso adelante. Muchos pacientes que se presentan con alzhéimer en las clínicas de la memoria también tienen otras afecciones neurológicas, pero incluso dentro de este grupo, nuestro sistema podría distinguir a los pacientes que tenían alzhéimer de los que no", ha comentado el autor de la investigación, Eric Aboagye.
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