{"id":5514,"date":"2017-05-09T09:46:26","date_gmt":"2017-05-09T15:46:26","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=5514"},"modified":"2017-05-09T09:46:26","modified_gmt":"2017-05-09T15:46:26","slug":"esta-maquina-predice-el-riesgo-de-alzheimer-con-mas-precision-que-los-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ciencia\/esta-maquina-predice-el-riesgo-de-alzheimer-con-mas-precision-que-los-medicos\/","title":{"rendered":"Esta m\u00e1quina predice el riesgo de alzh\u00e9imer con m\u00e1s precisi\u00f3n que los m\u00e9dicos"},"content":{"rendered":"

Peque\u00f1as se\u00f1ales presentes en im\u00e1genes PET permiten identificar a pacientes con un alto riesgo de desarrollar el trastorno, pero a los profesionales\u00a0humanos les cuesta verlas. Esta m\u00e1quina de aprendizaje profundo ha aprendido a hacerlo con una precisi\u00f3n del 81%<\/p>\n

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La enfermedad de\u00a0Alzheimer es uno de los peores trastornos neurol\u00f3gicos cr\u00f3nicos de la sociedad moderna. En 2015, se estim\u00f3\u00a0que unas 30 millones de personas lo padec\u00edan, y al ser\u00a0enormemente caro de gestionar, supone fuertes cargas a los sistemas santarios de todo el mundo.<\/p>\n

Aunque no existe ninguna manera\u00a0de frenar su progresi\u00f3n en\u00a0casos avanzados, existen pruebas de que cuando el diagn\u00f3stico se realiza pronto\u00a0es posible ralentizar su desarrollo o incluso frenarlo. As\u00ed que\u00a0encontrar una manera fiable de identificar a las personas en riesgo de desarrollar la enfermedad\u00a0es un importante objetivo.<\/p>\n

El investigador del Centro de Salud P\u00fablica Cheonan Kyong Hongyoon Choi y el investigador del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnolog\u00eda Avanzada (ambos en Corea del Sur) Hwan Jin\u00a0afirman haber desarrollado una t\u00e9cnica para ello gracias al\u00a0aprendizaje profundo. El equipo asegura que su proceso puede identificar con precisi\u00f3n a las personas con altas probabilidades de desarrollar alzh\u00e9imer durante los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os.<\/p>\n

\"diagnosing-dementia\"<\/a><\/p>\n

Foto:\u00a0<\/strong><\/em>Una red de aprendizaje profundo aprende a reconocer la firma \u00fanica del Alzheimer en im\u00e1genes de tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones (PET) del cerebro humano.<\/p>\n

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Al envejecer, el declive cognitivo es inevitable. Tendemos a volvernos m\u00e1s despistados, perder el hilo de pensamiento con mayor frecuencia y tener m\u00e1s dificultades para tomar decisiones y\u00a0ejecutar tareas. Los m\u00e9dicos lo denominan\u00a0deterioro cognitivo leve\u00a0y afecta a la mayor\u00eda de la gente.<\/p>\n

Muchas personas con un leve deterioro cognitivo acaban desarrollando\u00a0alzh\u00e9imer, que es mucho m\u00e1s grave. La gente que lo padece pierde el vocabulario y a menudo sustituye las palabras por otras incorrectas. Deja de reconocer a sus familiares cercanos, pierde capacidades b\u00e1sicas de la autonom\u00eda personal y finalmente acaba dependiendo totalmente de sus cuidadores.\u00a0La mayor\u00eda fallece pocos a\u00f1os despu\u00e9s de recibir un diagn\u00f3stico.<\/p>\n

Pero, curiosamente,\u00a0no todas las personas con un leve deterioro cognitivo siguen esta trayectoria. Algunas jam\u00e1s van a peor e incluso algunas mejoran. As\u00ed que a los m\u00e9dicos les encantar\u00eda identificar a quienes tienen m\u00e1s\u00a0probabilidades de desarrollar alzh\u00e9imer, ya que sus posilidades de beneficiarse de\u00a0un tratamiento tambi\u00e9n ser\u00e1n m\u00e1s altas.<\/p>\n

Una forma de identificar a estos pacientes consiste en\u00a0estudiar im\u00e1genes de tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones\u00a0(PET, por sus siglas en ingl\u00e9s) del cerebro. Se sabe que el alzh\u00e9imer se caracteriza\u00a0por la formaci\u00f3n indeseada de grupos de prote\u00ednas llamadas placas amiloides y por un lento metabolismo cerebral medido por el ritmo al cual el cerebro metaboliza el\u00a0az\u00facar.<\/p>\n

Determinados tipos de im\u00e1genes PET pueden revelar ambas se\u00f1ales y, por tanto, pueden ser utilizados para identificar a las personas con un leve deterioro cognitivo y un alto riesgo de desarrollar la enfermedad. Esa es la teor\u00eda. En la pr\u00e1ctica,\u00a0interpretar las im\u00e1genes es dif\u00edcil.\u00a0Los investigadores han encontrado uno o dos marcadores fuertes que pueden ser detectados, pero\u00a0el proceso es complicado y propenso a errores.<\/p>\n

Aqu\u00ed entran Hongyoon y Kyong, que\u00a0han reemplazado a los expertos humanos con una red neuronal de aprendizaje profundo.<\/p>\n

Su m\u00e9todo es sencillo. En los \u00faltimos a\u00f1os, los investigadores de la enfermedad de Alzheimer de todo el mundo han estado construyendo\u00a0una base de datos de im\u00e1genes cerebrales de personas con y sin alzh\u00e9imer.\u00a0Hongyoon y Kyong utilizaron esta base de datos para entrenar una red neuronal para reconocer la diferencia entre ellas.<\/p>\n

Este conjunto de datos consta de im\u00e1genes de 182 personas sexagenarias con cerebros normales e im\u00e1genes cerebrales de 139 personas de aproximadamente la misma edad que hab\u00edan sido diagnosticados de alzh\u00e9imer. Con un entrenamiento convencional,\u00a0la m\u00e1quina aprendi\u00f3\u00a0a reconocer la diferencia con una precisi\u00f3n de casi el 90%.<\/p>\n

Despu\u00e9s, los investigadores\u00a0utilizaron su m\u00e1quina para analizar otro conjunto de datos distinto, compuesto por las im\u00e1genes cerebrales de 181 personas sexagenarias con deterioro cognitivo leve de las cuales 79 desarrollaron el trastorno en un plazo de tres a\u00f1os.\u00a0La tarea para la que Hongyoon y Kyong entrenaron su m\u00e1quina consist\u00eda en detectar a esos\u00a0individuos susceptibles.<\/p>\n

Los resultados son interesantes. Hongyoon y Kyong afirman que su red neuronal identific\u00f3 a las personas con un alto riesgo de desarrollar alzh\u00e9imer con\u00a0una precisi\u00f3n del 81%. Es una tasa muy superior a la de los expertos humanos que analizan visualmente estas im\u00e1genes.\u00a0Los investigadores afirman que sus “resultados demuestran la viabilidad del aprendizaje profundo como una herramienta para predecir el resultado de enfermedades mediante im\u00e1genes cerebrales”.<\/p>\n

Su trabajo sugiere una manera relativamente r\u00e1pida de identificar a las personas con un alto riesgo de desarrollar alzh\u00e9imer y las que m\u00e1s se beneficiar\u00edan de una intervenci\u00f3n temprana. Es un enfoque que\u00a0podr\u00eda mejorar la calidad de vida de muchas personas y ahorrarles importantes cantidades de dinero a los sistemas sanitarios.<\/p>\n

De manera m\u00e1s general, la t\u00e9cnica de Hongyoon y Kyong es tan solo un ejemplo del creciente uso de aprendizaje profundo en los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos. Las pruebas sugieren que estas m\u00e1quinas\u00a0son capaces de detectar trastornos complejos en fases m\u00e1s tempranas y de forma m\u00e1s precisa que los humanos. Y la t\u00e9cnica funciona para diversas enfermedades, desde las cardiovasculares hasta el c\u00e1ncer.<\/p>\n

Est\u00e1 claro que\u00a0el aprendizaje profundo est\u00e1 listo\u00a0para cambiar el mundo de la medicina.\u00a0La \u00fanica pregunta para los que padecen actualmente de un leve deterioro cognitivo es: \u00bfc\u00f3mo de r\u00e1pido?<\/p>\n

Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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