O AI podia ajudar os achados adiantados de Alzheimer do ponto a estudar

A inteligência artificial (AI) pode logo ser usada para detectar a doença de Alzheimer cedo no curso da doença diz pesquisadores. Os resultados do estudo foram publicados na introdução a mais atrasada da radiologia do jornal.

Os pesquisadores da Universidade da California em San Francisco, conduzido um estudo pequeno mas significativo onde usaram um programa informático deaprendizagem para olhar as varreduras de cérebro dos participantes. O programa informático foi projectado detectar os sinais adiantados da doença neurodegenerative - Alzheimer. Estas características eram geralmente demasiado minúsculas e subtis para que os olhos humanos manchem-nos. Os resultados revelaram que o programa poderia detectar sinais de doença de Alzheimer em 40 pacientes seis anos (média 75,8 meses) antes que os sintomas da doença se manifestaram e a doença poderia formalmente ser diagnosticada.

A equipe escreveu, “há o reconhecimento largo a que a aprendizagem profunda pode ajudar em endereçar a complexidade e o volume crescentes de dados da imagem lactente, assim como a experiência de variação de médicos treinados da imagem lactente. A aplicação da tecnologia de aprendizagem da máquina aos testes padrões complexos dos resultados, tais como aqueles encontrados na imagem lactente funcional do ANIMAL DE ESTIMAÇÃO do cérebro, está começando somente a ser explorada. Nós supor que o algoritmo de aprendizagem profundo poderia detectar as características ou os testes padrões que não são evidentes na revisão clínica padrão das imagens e desse modo melhorar a classificação diagnóstica final dos indivíduos.”

“O algoritmo de aprendizagem profundo” desenvolvido pela equipe foi treinado mostrando a que o ANIMAL DE ESTIMAÇÃO de 2109 F-FDG (ou o tomografia de emissão de positrão do fluorodeoxyglucose do flúor 18 (18F)) fazem a varredura de 1.002 pacientes. Estas varreduras do ANIMAL DE ESTIMAÇÃO podem detectar actividades metabólicas de todas as partes do cérebro mostrando a tomada de um composto radioactivo da glicose que seja administrado por injecção no córrego do sangue. O programa poderia detectar mudanças em testes padrões metabólicos do uso no cérebro que poderia sinalizar a revelação futura de Alzheimer. O algoritmo treinou-se olhando estas mudanças em todas as varreduras que se mostrou. Uma vez que conheceu o que procurava, poderia detectar todos os casos adiantados no estudo piloto, pesquisadores explicados. O estudo piloto usava 40 varreduras do ANIMAL DE ESTIMAÇÃO de 40 pacientes cujas varreduras o algoritmo não tinha encontrado antes. Previu que os sinais adiantados da doença com 100 por cento de precisão que a equipe escreveu. O Dr. Jae Ho Sohn, um dos co-autores do estudo disse, “nós éramos muito satisfeitos com o desempenho do algoritmo. Podia prever cada único caso que avançou à doença de Alzheimer.”

A equipe explicou que com tal detecção atempada, as intervenções e o tratamento poderiam igualmente começar cedo. Isto não podia somente retardar o progresso da doença mas igualmente parar a progressão da degeneração.

O Dr. Canção de natal Routledge, da pesquisa Reino Unido do Alzheimer da caridade explicou que estas desordens neurodegenerative começam geralmente até duas décadas antes que os sintomas apareçam. Este algoritmo pode ajudar a detectar cedo a doença assim que o tratamento pode começar mais cedo antes que muito dano esteja feito ela adicionar. “Este estudo destaca o potencial da aprendizagem de máquina ajudar com a detecção atempada de doenças como Alzheimer, mas os resultados deverão ser confirmados em grupos de pessoas muito maiores antes que nós possamos correctamente avaliar a potência desta aproximação,” ela disseram.

Source: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958#tbl2

Dr. Ananya Mandal

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Dr. Ananya Mandal

Dr. Ananya Mandal is a doctor by profession, lecturer by vocation and a medical writer by passion. She specialized in Clinical Pharmacology after her bachelor's (MBBS). For her, health communication is not just writing complicated reviews for professionals but making medical knowledge understandable and available to the general public as well.

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