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Un nuevo estudio realizado por científicos afiliados al Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas en Leipzig, Alemania, y el Centro Médico de la Universidad de Leipzig demuestra que el aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) puede detectar tipos raros de demencia utilizando imágenes médicas.
“Los síndromes de demencia pueden ser difíciles de diagnosticar”, escribieron los investigadores. “Nuestro objetivo era construir un clasificador para síndromes de demencia múltiple utilizando imágenes de resonancia magnética (IRM)”.
En todo el mundo, la demencia y la esperanza de vida media están aumentando. Para 2050, las personas mayores de 65 años aumentarán a casi 1500 millones en comparación con los 524 millones de 2010, según estimaciones de un informe de la Organización Mundial de la Salud y el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento de EE. UU. y los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. Según el mismo informe, la esperanza de vida al nacer es de al menos 81 años en varios países. De manera alarmante, se espera que la cantidad de personas con demencia casi se triplique en todo el mundo a 152,8 millones para 2050 desde 27,4 millones en 2019, según el estudio de demencia The Global Burden of Disease publicado el año pasado en The Lancet Public Health.
La demencia es un término amplio que se caracteriza por cambios en el cerebro con síntomas comunes que pueden incluir cambios psicológicos como ansiedad, depresión, cambios de personalidad, agitación, paranoia, comportamiento inapropiado, alucinaciones, así como desafíos cognitivos como pérdida de memoria, confusión, desorientación. y dificultad con el pensamiento, la comunicación, el razonamiento, la resolución de problemas, la planificación, la organización, la coordinación o la función motora.
Según Stanford Medicine, la demencia se debe a daños o cambios en el cerebro. Varias enfermedades pueden causar demencia. Las causas comunes incluyen la enfermedad de Alzheimer, la demencia vascular, la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Pick, la demencia frontotemporal y la demencia con cuerpos de Lewy. Las causas menos comunes de EA incluyen la enfermedad de Huntington, las leucoencefalopatías, la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob, la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), la esclerosis múltiple (EM), la sífilis y la atrofia multisistémica, un grupo de enfermedades cerebrales degenerativas según Stanford Medicine.
La causa más común de demencia progresiva es la enfermedad de Alzheimer (EA), que representa del 60 al 70 por ciento de los pacientes con demencia, según la Organización Mundial de la Salud. Para 2050, se estima que 16 millones de personas en los EE. UU. tendrán la enfermedad de Alzheimer, según la Escuela de Medicina de Harvard. Aproximadamente 5,8 millones de personas en los EE. UU. viven con la enfermedad de Alzheimer, de las cuales dos tercios son mujeres, según un informe de AARP y el Women’s Alzheimer’s Movement (WAM).
Los síntomas neuropsiquiátricos asociados con la enfermedad de Alzheimer pueden incluir depresión, retraimiento social, psicosis, divagación, apatía, agitación, desconfianza en los demás, desinhibición y delirios. La pérdida de memoria a corto plazo es un síntoma común en la etapa temprana de la enfermedad de Alzheimer. En las últimas etapas de la enfermedad, las personas con alzhéimer olvidan cómo realizar las tareas diarias básicas y finalmente dependen de los cuidadores para sobrevivir.
Los científicos utilizaron un algoritmo AL de aprendizaje automático supervisado con métodos de predicción robustos llamados máquina de vectores de soporte (SVM) para clasificar los datos. La IA se utilizó para clasificar el grupo de pacientes frente a los controles (clasificación binaria), así como un clasificador de síndromes múltiples con los siete grupos de diagnóstico entre sí (clasificación multiclase).
«Hasta donde sabemos, este es uno de los primeros estudios que evalúan métodos computarizados para diferenciar múltiples (aquí siete) síndromes de demencia basados en patrones de atrofia con datos volumétricos del cerebro y SVM derivados de resonancias magnéticas», informaron los investigadores.
El estudio utilizó datos del Consorcio de Investigación Alemán de FTLD que incluyó una cohorte multicéntrica utilizando datos de 477 sujetos que constaban de 426 pacientes y 51 controles sanos. Entre los pacientes, había 146 con variante conductual de demencia frontotemporal (bvFTD), 72 con enfermedad de Alzheimer, 58 con afasia progresiva no fluida (PNFA o nfvPPA, variante no fluida/agramática de PPA), 48 con parálisis supranuclear progresiva (PSP), 46 con afasia progresiva primaria variante semántica (svPPA), 30 con afasia progresiva primaria variante logopénica (lvPPA) y 26 con síndrome corticobasal (CBS).
Los investigadores plantearon la hipótesis de que los clasificadores binarios de IA y los clasificadores de síndromes múltiples podrían alcanzar una gran precisión en la diferenciación de síndromes. Los resultados fueron prometedores para la clasificación binaria, menos para el clasificador multisíndrome. El rendimiento del modelo multisíndrome fue más de tres veces mayor que el nivel de probabilidad, pero solo con una precisión del 47 por ciento, según los investigadores. Como prueba de principio, los investigadores concluyeron que la clasificación multisíndrome ha sido prometedora pero no se puede traducir a entornos clínicos en este momento.
Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático de IA para la clasificación binaria lograron una alta precisión de predicción que osciló entre el 71 % y el 95 %. El estudio sugiere que el uso de IA para diferenciar entre síndromes de demencia y controles sanos está «listo para traducirse a la rutina clínica si se valida en cohortes prospectivas externas en el futuro».
«Los resultados sugieren que los métodos automatizados aplicados a los datos de imágenes de RM pueden ayudar a los médicos en el diagnóstico de los síndromes de demencia», concluyeron los investigadores. «Es particularmente relevante para las enfermedades huérfanas además de los síndromes frecuentes como la enfermedad de Alzheimer».
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