Se trata de un modelo de inteligencia artificial que considera datos como la edad, etnia y género de los pacientes con posibles casos de Alzheimer para ofrecer resultados confiables.
Un equipo de investigadores del Hospital General de Massachussets logro desarrollar un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar a personas que padecen Alzheimer con más del 90% de precisión.
El grupo de profesionales liderado por el doctor Matthew Leming, creó un sistema que conocen como MUCRAN (Multi- Confound Regression Adversial Network) y lo entrenó analizando unas 17,076 de resonancias magnéticas clínicas realizadas en el Hospital General de Massachesetts hasta antes del año 2019 a pacientes que padecían la enfermedad que deteriora la memoria y otras funciones del cerebro de manera progresiva con las que estaban saludables.
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La precisión del análisis de la IA desarrollada alcanzó el 90,3% según indicaron en el articulo científico divulgado.
Aunque los datos recopilados tenían un vínculo directo con un hospital y un periodo de tiempo determinado, los investigadores pusieron a prueba su modelo de inteligencia MUCRAN para poder detectar la condición referida en otros pacientes pertenecientes a centros de salud como el , Brigham and Women’s Hospital y otros más.
El objetivo principal de las investigaciones es que la mencionada tecnología pueda aplicarse a cualquier persona aun si no posee relación con los casos con los que fue enfrentado anteriormente.
A su vez, los investigadores buscan que su inteligencia artificial ayude a detectar casos más raros de esta enfermedad, que se presenten en pacientes más jóvenes de lo común, ya que su aparición suele ser en adultos mayores. Para Leming, una de las claves es que el nuevo modelo desarrollado no considera la edad como una variable para emitir el pre diagnóstico. “Abordamos el problema haciendo que el modelo de inteligencia artificial sea “ciego” a características que pueda encontrar asociadas con la edad del paciente”, señaló el profesional en este sentido.
Esta cualidad se debe a que esta era una de las variables que otros modelos si consideraban como relevantes a la hora de emitir el diagnostico de su paciente. Al eliminar dicha consideración, el resultado del examen puede considerarse más fiable.
Al mismo tiempo, como característica adicional, el modelo de IA tiene incorporado una “métrica de incertidumbre”, la misma significa que no toma como información exacta aquellos datos con los que fue entrenado, sino que va considerando que puedan existir variaciones en los mismo. Mientras más se aproximen hacia los datos originales (con los que había recibido el entrenamiento de base) entonces la probabilidad de detectar Alzheimer en el paciente es mayor.
