Alzheimer llega con la tecnología Machine Learning
Escrito por Patricia Tejeiro, 12 de Mayo de 2017 a las 19:30
La detección precoz más efectiva del Alzheimer llega con la tecnología Machine Learning
Escrito por Patricia Tejeiro, 12 de Mayo de 2017 a las 19:30
El análisis predictivo de las imágenes PET cerebrales a través de un algoritmo basado en Machine Learning detecta los casos tempranos de Alzheimer con un 81% de efectividad.
- ¿Dónde lo puse? – ¿Me lo he llevado? – No me acuerdo de tu nombre. ¿Quién eres? La realidad de una persona con Alzheimer hace de su día a día un recuerdo olvidado que tiene que recuperar. Los hábitos, las acciones, las decisiones parecen irse y no volver, aunque siempre se habla de esos pequeños momentos de lucidez, donde los recuerdos parecen regresar. Una detección precoz y eficaz del Alzheimer podría frenar su avance e incluso detenerlo. Una vez más, la tecnología, y en concreto la Inteligencia Artificial, se convierte en el mejor aliado para la predicción más exacta posible de este trastorno. De hecho, no sólo la IT ayuda a combatir o sobrellevar este trastorno. Desde el BlogThinkBig.com os desvelamos otras tres iniciativas tecnológicas que se llevan a cabo para hacer más fácil la vida de las personas que sufren esta enfermedad.
El Alzheimer supone el 70% de los casos de demencia que surgen en la sociedad moderna y su proyección en el futuro es menos que alentadora. Según el informe global sobre Alzheimer de 2016, se prevé que en 2050 el número de afectados por algún trastorno de demencia sea de 131,5 millones, tres veces más respecto a la cifra de 2015, con 46,8 millones de afectados. Por ello, científicos y doctores avanzan cada día en sus investigaciones, que combinan medicina y tecnología para poder “olvidarse para siempre” el Alzheimer. En este escenario, desde publicaciones como Hipertextual se ha contado también en profundidad cómo afecta otra de las enfermedades degenerativas que existen en la actualidad, la realidad del Parkinson.
Al parecer, un grupo de investigadores del Centro de Salud Pública en Corea del Sur llevaron a cabo un estudio con el que sustituyeron la labor de análisis de imágenes cerebrales propia de un doctor por una máquina que incorpora la tecnología de machine learning. El análisis predictivo de las imágenes PET cerebrales que hace la máquina a través de un nuevo algoritmo, según revela el estudio, descubre las señales invisibles al ojo humano que ayudarían a identificar de manera precoz las probabilidades de desarrollar el trastorno con un 81% de acierto. Sin embargo, en los casos avanzados todavía se sigue investigando para frenar sus efectos, por eso volvemos a señalar la importancia de una detección precoz del Alzheimer, ya que se convierte en el mejor método para combatir la enfermedad. El equipo surcoreano asegura que gracias a esta máquina podrán predecir con un gran porcentaje de acierto las posibilidades que tiene una persona de sufrir Alzheimer durante los próximos tres años.
Aprendizaje automático que no olvida
Todos notamos el paso del tiempo, envejecemos, y es normal sufrir un declive cognitivo dentro de nuestro cerebro. La mayoría de los médicos lo determinan como un deterioro leve, siendo inevitable para todas las personas. Pero cuando se produce un declive fuera de lo normal, puede dar lugar a trastornos como el Alzheimer. De hecho, casi sin darte cuenta puedes pasar de un lado a otro, es decir, muchas personas que tienen un deterioro leve pueden acabar padeciendo Alzheimer. Entre la mayoría de sus primeros síntomas encontramos: falta de vocabulario o un mal uso de él, no reconocer a ciertos familiares, así como pérdida de memoria en hábitos cotidianos o desorientación.
La mejor manera que existe en la actualidad para identificar al segundo grupo de pacientes propensos a padecer el Alzheimer se basa principalmente en el análisis de imágenes PET cerebrales. Este tipo de diagnóstico por imagen basada en la tecnología de emisión de positrones es capaz de reflejar a nivel celular los cambios del cuerpo. Por tanto, se convierte en el mejor método para la detección precoz de alguna enfermedad. Pero, una vez tomadas las imágenes, la decisión recae en el ojo humano propia de un doctor, una tarea bastante compleja y que en algunos casos se convierte en errónea. En este escenario es cuando aparece la tecnología inteligente, el aprendizaje automático incorporado a una máquina capaz de “adivinar el futuro cerebral” de un paciente.
¿Y cómo funciona esta máquina? Su funcionamiento es muy sencillo, la filosofía del Big Data vuelve a ser la protagonista. El nuevo algoritmo, integrado en el aparto, recoge una base de datos con más de 300 imágenes cerebrales entre personas sanas y pacientes con Alzheimer. Durante la primera prueba que compara un cerebro sano y otro con Alzheimer la precisión de su diagnóstico fue cercana al 90%. En la segunda prueba decidieron cambiar la muestra a 181 pacientes que sufren un deterioro leve, de las cuales 79 ya fueron detectadas con Alzheimer en un plazo de tres años. El objetivo de este segundo experimento era entrenar a la máquina para descubriera esos 79 casos. Los resultados fueron muy positivos. El algoritmo instaurado en el aparato tuvo una eficacia del 81%, una cifra elevada en contraste con los doctores especialistas que utilizan el ojo humano para analizar las imágenes cerebrales.
El empleo de esta técnica, además de su alta probabilidad de acierto, hará más rápido el proceso de detección precoz de este tipo de enfermedades. Los investigadores explican que una vez más se ha descubierto cómo el aprendizaje automático se convierte en la mejor herramienta para la medicina analítica. Queda demostrado por tanto que la Inteligencia Artificial ha venido para quedarse en todos los ámbitos de nuestra vida.
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