La enfermedad de Alzheimer es la causa más frecuente de demencia y contribuye a alrededor del 70% de los casos de demencia del mundo. En la actualidad, se estima que alrededor de 24 millones de personas se ven afectadas y se espera que esa cifra aumente drásticamente en los próximos años.
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La función de la inteligencia artificial no es que el médico confíe al 100% en el algoritmo, sino que ahorre tiempo y esfuerzos en cálculos y tareas tediosas.
Inteligencia artificial (IA)
Si bien es posible el análisis manual de las imágenes por resonancia magnética en busca de signos de deterioro cognitivo leve, los humanos no son tan rápidos como las técnicas de aprendizaje profundo, que toman información de grandes bases de datos de datos y aplican ese conocimiento para sacar conclusiones.
"El moderno procesamiento de señales permite delegar esta tarea a la máquina, que puede completarlo más rápido y con la suficiente precisión", dijo Rytis Maskelinas, profesor de informática de la Universidad Tecnológica de Kaunas (Lituania) al portal Science Alert.
Los autores destacaron que la intención de usar las herramientas de inteligencia artificial no es que el médico confíe al 100% en el algoritmo, pero sí que descanse en los cálculos y ahorre tiempo de tareas tediosas.
Una vez que el software de la computadora ha resaltado los casos potenciales, los especialistas pueden revisarlos y confirmarlos.
Según los científicos, no se trata del primer intento por crear un algoritmo que facilite el diagnóstico, pero sí se destaca por la precisión alcanzada.
Actualmente se utilizan varios métodos para la detección de la enfermedad, incluido el seguimiento ocular, el análisis de voz e incluso la instalación de sensores en los hogares de las personas.
Los métodos de inteligencia artificial como el que se describe en este nuevo estudio prometen ser más rápidos y simples.
Para entrenar y validar el algoritmo, se utilizaron más de 78.000 exploraciones de resonancias magnéticas. Los investigadores dicen que su modelo podría eventualmente usarse para desarrollar un software que incorpore otros datos, como la edad y la presión arterial.
