Inteligencia artificial - 24 Mayo, 2020

La inteligencia artificial al servicio de enfermedades cognitivas. Una vertiente de la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas permitirá diagnosticar el Alzhéimer en fases tempranas.
 

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Fuentes: Universidad de California, Undark

Un nuevo software de inteligencia artificial permitirá diagnosticar el mal de Alzhéimer en fases tempranas

No deja de resultar paradójico que, en una sociedad donde hay más información que nunca, uno de nuestros principales enemigos sea el Alzhéimer. Vivimos más, sí, pero afrontamos el último recodo de nuestras vidas con la perspectiva de sufrir un deterioro cognitivo que irá desordenando y vaciando la mente.

Ahora mismo solo las terapias tempranas ofrecen buenos resultados en la lucha contra el Alzhéimer. Por eso, actuar rápido es de vital importancia. Dice Yuval Noah Harari, el pensador de moda y autor de libros como De animales y dioses (Sapiens), que por primera vez en la historia contamos con una herramienta que nos conocerá mejor que nosotros mismos. Se refiere, cómo no, a la inteligencia artificial (IA), que últimamente está hasta en la sopa. Es la tecnología detrás de una app que envejece tu cara como FaceApp, de un coche autónomo o de los algoritmos de búsqueda que utilizas en tu navegador. Pero también se está convirtiendo en una poderosa herramienta en el campo de la medicina. El último ejemplo es su aplicación en el diagnóstico de Alzhéimer a partir de neuroimagen.

El punto fuerte de la IA es la detección de patrones, ya sea en comportamientos sociales o en el desarrollo de un viñedo. Aprovechando esa cualidad, un equipo de investigadores de Canadá ha anunciado que ha entrenado un algoritmo de inteligencia artificial para que detecte los primeros síntomas de la enfermedad. Porque el Alzhéimer no va de confundir a tu mujer con un sombrero a las primeras de cambio, sino que comienza su labor de demolición años e incluso décadas antes de alcanzar sus fases más evidentes. Quizá con algún pequeño despiste o un olvido sin importancia. Este primer estadio de su evolución es tan imperceptible que pasa desapercibido hasta para los mejores especialistas. Por suerte, a la IA se le da muy bien reconocer esos detalles.

El equipo canadiense ha recurrido a una vertiente de la inteligencia artificial -el aprendizaje de máquinas- que va mejorando sus resultados a base de cotejar diagnósticos. De esta forma, el sistema es capaz de aglutinar diversas bases de datos que comprenden desde evaluaciones cognitivas hasta imágenes por resonancia magnética e información genética y demográfica para establecer el desarrollo potencial de la enfermedad en un sujeto.

Un diagnóstico con seis años de antelación     

Los canadienses no son los únicos explorando el potencial de la IA para el diagnóstico del Alzhéimer. En la Universidad de California San Francisco (UC San Francisco) también han anunciado nuevos avances en este campo en un artículo publicado en la revista científica Radiology. En este caso, se han valido de la combinación de neuroimagen obtenida a través de tomografía por emisión de positrones (PET, por sus siglas en inglés) y el aprendizaje de máquinas. La clave está en la caída de los niveles de glucosa en el cerebro, que están asociados a la enfermedad de Alzhéimer. Los investigadores se han centrado en imágenes de escáner PET de glucosa ya que son más baratas y accesibles que otros tipos de PET como los de proteínas.

Aunque el enfoque basado en las variaciones en los niveles de glucosa, que son el “combustible” de las neuronas, se lleva utilizando desde hace tiempo, las alteraciones en los primeros compases de la dolencia son muy leves. Y, para cuando el diagnóstico está claro, ya han muerto demasiadas neuronas. Las primeras pruebas apuntan a que el nuevo sistema es capaz de advertir el deterioro neuronal hasta seis años antes que con otros tipos de diagnóstico.

La sutileza del aprendizaje de máquinas

Tal como explica Jae Ho Sohn, un médico del Departamento de Radiología e Imagen Biomédica de la UC San Francisco, al aprendizaje de máquinas se le da especialmente bien detectar procesos sutiles y difusos. En su departamento recurrieron a una gigantesca base de imágenes PET que la Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzhéimer) ha puesto a disposición de los investigadores.

Tras analizar 1921 imágenes PET de personas diagnosticadas de Alzhéimer, con problemas cognitivos reducidos o bien sanas, el software se aplicó a dos nuevos juegos de imágenes. El porcentaje de acierto alcanzado fue del 92 % y con una media de 75,8 meses antes que se alcanzara el diagnóstico final de los pacientes.

Aunque este tipo de software basado en inteligencia artificial requiere un cuidadoso proceso de calibrado, es muy probable que acabe convirtiéndose en una herramienta más para el diagnóstico temprano de dolencias cognitivas. Y, con un poco de suerte, un día el Alzhéimer no será más que un mal recuerdo.