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Cient\u00edficos de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) han conseguido, a trav\u00e9s de una t\u00e9cnica basada en inteligencia artificial (IA), distinguir con \u00abgran precisi\u00f3n\u00bb a aquellas en las que el deterioro cognitivo leve es estable y qui\u00e9nes, sin embargo, progresar\u00e1n hacia la enfermedad del Alzheimer.<\/p>\n
\u00abEstos pacientes pueden progresar y empeorar o mantenerse en el mismo estado con el tiempo. Por tanto, es importante distinguir entre el deterioro cognitivo progresivo o estable para prevenir la r\u00e1pida progresi\u00f3n de la enfermedad\u00bb, ha explicado la investigadora de la UOC, Mona Ashtari-Majlan.<\/p>\n
Por tanto, identificarlos correctamente podr\u00eda servir para mejorar la calidad de los ensayos cl\u00ednicos con los que se prueban tratamientos, y que cada vez m\u00e1s buscan dirigirse a las fases iniciales de la enfermedad. Para conseguirlo, los investigadores, cuyo trabajo ha sido publicado en y publicado en ‘IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics’, usaron un m\u00e9todo llamado red neuronal convolucional de m\u00faltiples flujos, una t\u00e9cnica de inteligencia artificial y de aprendizaje profundo muy \u00fatil para el reconocimiento y clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n
\u00abEs importante distinguir entre el deterioro cognitivo progresivo o estable para prevenir la r\u00e1pida progresi\u00f3n de la enfermedad\u00bb
\n\u00abPrimero comparamos resonancias magn\u00e9ticas de pacientes con enfermedad de Alzheimer y personas sanas para encontrar diferentes puntos de referencia\u00bb, ha comentado Ashtari-Majlan. Tras entrenar el sistema, lo ajustaron con im\u00e1genes de resonancia de personas que ya hab\u00edan sido diagnosticadas con deterioro cognitivo estable o progresivo y en las que las diferencias son mucho m\u00e1s peque\u00f1as. En total, casi 700 im\u00e1genes procedentes de bases de datos p\u00fablicas fueron utilizadas.<\/p>\n
El proceso permite, seg\u00fan la investigadora, superar la complejidad que suponen para estos m\u00e9todos los cambios estructurales tan sutiles que se dan entre ambas formas de deterioro cognitivo leve, mucho menores que los que hay entre un cerebro normal y otro afectado por la enfermedad. \u00abAdem\u00e1s, el m\u00e9todo propuesto podr\u00eda resolver el problema del peque\u00f1o tama\u00f1o muestral, ya que el n\u00famero de resonancias magn\u00e9ticas para los casos de deterioro cognitivo leve es mucho menor que para los de Alzheimer\u00bb, ha enfatizado.<\/p>\n
El nuevo m\u00e9todo permite distinguir y clasificar las dos formas de deterioro cognitivo leve con una precisi\u00f3n cercana al 85%. \u00abLos criterios de evaluaci\u00f3n demuestran que nuestro m\u00e9todo supera a los existentes, incluyendo m\u00e9todos m\u00e1s convencionales u otros basados en aprendizaje profundo, incluso cuando se combinan con biomarcadores como la edad o test cognitivos. Adem\u00e1s, podemos compartir nuestra aplicaci\u00f3n a petici\u00f3n de quienes quieran reproducir los resultados y comparar sus m\u00e9todos con los nuestros. Creemos que este m\u00e9todo puede ayudar a los profesionales a ampliar la investigaci\u00f3n\u00bb, ha zanjado la experta.<\/p>\n
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