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El AI podía predecir la enfermedad de Alzheimer seis años antes de la diagnosis

Los investigadores en la Universidad de California, San Francisco, han utilizado exploraciones del ANIMAL DOMÉSTICO para entrenar a un algoritmo de máquina-aprendizaje para descubrir la enfermedad de Alzheimer del temprano-escenario.

Ejemplo de los caminos que son dañados en los cerebros de pacientes con la enfermedad de Alzheimer - por James SteidlJames Steidl | Shutterstock

El algoritmo podía descubrir la condición cerca de seis años antes de que fue diagnosticado clínico.

Dado que las drogas están disponibles que puede ayudar a la progresión de Alzheimer del vástago si se coge a principios de, el revelado tiene el potencial de ayudar a doctores a intervenir antes de que la condición llegue a ser irreversible.

Una de las dificultades con la enfermedad de Alzheimer es que para el momento en que todos los síntomas clínicos manifiesten y podemos hacer una diagnosis definitiva, han muerto demasiadas neuronas, haciéndola esencialmente irreversible.”

El Dr. Jae Ho Sohn, autor del estudio

Según lo denunciado recientemente en la radiología del gorrón, el Dr. Jae Ho Sohn y los colegas utilizaron la nueva aproximación para intentar predecir si un paciente desarrollaría a Alzheimer después de que primero exhibieran signos de la memoria empeorada - la época óptima de intervenir.

Las neuronas confían en la glucosa para el combustible y las neuronas más activas son, más glucosa que utilizan. Una vez que las neuronas hacen enfermas, utilizan gradualmente menos glucosa hasta ellas mueren y utilizan ningúno.

Las exploraciones del ANIMAL DOMÉSTICO de la glucosa por lo tanto representan una manera barata de diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que los síntomas hayan avance.

Los radiólogos han intentado usar exploraciones del ANIMAL DOMÉSTICO de la glucosa para descubrir a Alzheimer buscando niveles reducidos de la glucosa en el cerebro, pero porque la enfermedad es tan lenta progresar, los cambios pueden ser difíciles de observar a simple vista.

Ahora, Sohn ha entrenado a un algoritmo de máquina-aprendizaje usando exploraciones del ANIMAL DOMÉSTICO de un grupo de datos llamado la iniciativa de Neuroimaging de la enfermedad de Alzheimer, un catálogo masivo de exploraciones de los pacientes que fueron confirmados eventual para tener Alzheimer, la debilitación cognoscitiva suave o ningún desorden.

Eventual, el algoritmo comenzó a aprender que qué características son dominantes en predecir una diagnosis de Alzheimer y había sido introducida una vez 1.921 exploraciones, las personas la probaron en dos nuevos grupos de datos.

Un grupo de datos incluyó 188 imágenes más de la base de datos de ADNI que todavía no había sido presentada al algoritmo y la otra incluyó totalmente un nuevo equipo de exploraciones a partir de 40 pacientes que habían presentado con la debilitación cognoscitiva potencial.

El algoritmo determinó correctamente el 92% de los pacientes que continuaron desarrollar Alzheimer en el primer grupo de datos y el 98% en el segundo grupo de datos. Además, logró estas predicciones al promedio de apenas durante seis años antes de que el paciente recibido una diagnosis final.

Sohn ahora dice las necesidades del algoritmo de ser validado y de ser calibrado en una cohorte más grande y más diversa, porque tiene el potencial de llegar a ser clínico relevante.

Él piensa que si el algoritmo sobrevive estas pruebas, podría ser utilizado como profético y la herramienta diagnóstica cuando un paciente visita una clínica de la memoria, ayudando a asegurarlas consigue los tratamientos que necesitan anterior conectado.

Sally Robertson

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Sally Robertson

Sally first developed an interest in medical communications when she took on the role of Journal Development Editor for BioMed Central (BMC), after having graduated with a degree in biomedical science from Greenwich University.

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