La inteligencia artificial toma la delantera para la detección precoz de enfermedades neurodegenerativas: un algoritmo identifica señales cerebrales previas a la aparición del alzhéimer con más de un 99% de precisión.
Desarrollado en la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU) en Lituania, este software avanzado que analiza las imágenes de resonancia magnética cerebral podría convertirse en el futuro en un gran aliado de los profesionales médicos.
El machine learning y la inteligencia artificial se han revelado en los últimos años como el complemento perfecto para hacer más rápido y preciso no solo el diagnóstico de enfermedades ya existentes, sino el riesgo futuro de sufrir cáncer o demencia.
La ventaja del software inteligente es que sortea todas las limitaciones humanas de tiempo y espacio, no duerme ni come, y por tanto acelera con creces el proceso de detección de problemas como el alzhéimer, que acapara entre un 60% y un 70% de los casos de demencia en el mundo, según la OMS.
Buenas nuevas llegan esta semana desde Lituania, donde un algoritmo ha logrado detectar posibles indicadores de alzhéimer con una precisión cercana al 100%, tal como informa el comunicado de la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU).
En todo el planeta se calcula que aproximadamente 24 millones de personas padecen esta enfermedad y se espera que el número se duplique cada 20 años.
Aprendizaje profundo para identificar señales previas de alzhéimer
El deep learning, o aprendizaje profundo, ha sido la tecnología clave para desarrollar este método, que analizó imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de 138 sujetos obteniendo una precisión superior al 99%.
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