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CIENCIA FUTURISTA

Utilizan inteligencia artificial para detectar Alzheimer

Científicos desarrollan una herramienta de inteligencia artificial para lograr un diagnóstico temprano de la enfermedad Alzheimer.

Actualmente no existen herramientas económicas, fiables y de fácil acceso para detectar la enfermedad de Alzheimer durante su etapa preclínica. Pero un grupo de científicos busca revertir el problema desarrollando un modelo basado en inteligencia artificial para lograr un diagnóstico temprano.

La afección genera una degeneración progresiva en las partes del cerebro que gobiernan los pensamientos, la memoria y el lenguaje.

En efecto, las personas tienden a hablar más lentamente, haciendo pausas mientras intentan encontrar las palabras adecuadas. Como resultado, su habla puede carecer de fluidez en comparación con las personas sin la afección.

Con esta base, investigadores japoneses se centraron en crear un modelo completamente automatizado de inteligencia artificial que detecte cualidades acústicas del habla, como pausas, tono e intensidad de la voz, para predecir quién tiene probabilidades de padecer Alzheimer.

La tecnología podría ser tan buena o incluso superar a las pruebas estándar, según la publicación en PlusOne.

En caso de lograr una técnica de diagnóstico temprano más eficaz, brindará a los médicos y a los pacientes la posibilidad de mejorar el pronóstico controlando los síntomas desde el inicio.

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Mediante inteligencia artificial se podría detectar la enfermedad de Alzheimer en su etapa preclínica.

Mediante inteligencia artificial se podría detectar la enfermedad de Alzheimer en su etapa preclínica.

El modelo

El equipo utilizó tres algoritmos de inteligencia artificial que aprendían automáticamente los datos de voz de 24 personas con Alzheimer y 99 personas sin la enfermedad, todas de 65 años o más.

Por otro lado, los participantes también se sometieron a la versión japonesa de una prueba estándar de funcionamiento cognitivo llamada Entrevista telefónica del estado cognitivo (TICS-J).

Como resultado, lograron un sistema sin falsos negativos, es decir que todos los participantes a los que las pruebas identificaron como que no tenían la enfermedad de Alzheimer, efectivamente no la tenían.

Por otro lado, obtuvo una puntuación perfecta de especificidad, lo que significa que no hubo falsos positivos, y todas las personas que definió como con enfermedad de Alzheimer eran de hecho personas con esta afección.

Los investigadores dicen que los modelos podrían incorporarse en sitios web o aplicaciones móviles, permitiendo que el público en general acceda a él por sí mismos y sea más fácil dar un diagnóstico temprano.

“Nuestro logro en predecir bien [la enfermedad de Alzheimer] utilizando solo las características vocales de la conversación diaria indica la posibilidad de desarrollar una herramienta de preselección para [la enfermedad de Alzheimer] entre la población general que sea más accesible y de menor costo”. “Nuestro logro en predecir bien [la enfermedad de Alzheimer] utilizando solo las características vocales de la conversación diaria indica la posibilidad de desarrollar una herramienta de preselección para [la enfermedad de Alzheimer] entre la población general que sea más accesible y de menor costo”.

“Ahora estamos planeando realizar esta prueba nuevamente con un tamaño de muestra más grande para fines de este año, para validar aún más nuestros resultados”, dijo el autor principal Akihiro Shimoda, de McCann Healthcare Worldwide de Tokio.

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