Jueves, Octubre 24, 2019

IBM desarrolla modelos de aprendizaje automático para la detección temprana de Alzheimer

IBM

Como bien sabemos IBM es una reconocida empresa multinacional estadounidense de tecnología y consultoría, la cual realizo la compra de Red Hat el año pasado. Aun que también esta involucrada en modelos de aprendizaje automático.

De los cuales actualmente esta trabajando para la detección temprana de enfermedades. Si hay un área donde la inteligencia artificial se puede utilizar para el bien de la sociedad, probablemente sea en el campo médico donde la inteligencia artificial puede proporcionar asistencia valiosa a los especialistas.

La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en este campo para ayudar a los médicos en el diagnóstico de pacientes, especialmente en casos no obvios que pueden requerir el análisis de una gran cantidad de datos, antes de tomar una decisión.

Con Watson, IBM ha sido uno de los pioneros de la inteligencia artificial al servicio de la medicina, y la IA que impulsa los servicios cognitivos del gigante de la tecnología ya se ha demostrado.

En una de sus hazañas, por ejemplo, Watson encontró en un paciente una rara leucemia que los médicos no habían detectado.

Usando el método tradicional, los médicos diagnosticaron a la mujer de 60 años con leucemia mieloide aguda.

Este método clásico para diagnosticar casos de leucemia se basa en una evaluación realizada por un equipo de médicos especialistas que analizaron la información genética del paciente, así como estudios clínicos disponibles para comparación.

Después de este éxito para el caso de la leucemia, entre otras enfermedades, IBM ataca la enfermedad de Alzheimer.

Sus investigadores están trabajando para enfrentar el desafío de detectar la enfermedad de Alzheimer años antes de su evento a través del aprendizaje automático y un simple análisis de sangre.

La tecnología por un bien común

En un estudio publicado en la revista científica Nature, IBM dice que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial podrían explotarse para detectar la enfermedad de Alzheimer en forma temprana sin recurrir a pruebas invasivas y costosas.

En lugar de extraer el líquido cefalorraquídeo para analizar el nivel de beta-amiloide que contiene, un estudio reciente ha demostrado que el nivel de proteína en la sangre puede ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en un paciente, 10 años antes.

Este enfoque ha sido adoptado por investigadores de IBM que utilizan técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para llegar a resultados concluyentes.

“La extracción de sangre es sistemática, mínimamente invasiva y barata”, afirman los investigadores de IBM.

En nuestro trabajo, estamos desarrollando una firma basada en la sangre que puede proporcionar una estimación barata y mínimamente invasiva del estado amiloide del líquido cefalorraquídeo de un individuo utilizando un enfoque de aprendizaje automático.

Mostramos que un modelo de bosque aleatorio derivado de componentes plasmáticos puede predecir con precisión que los sujetos tienen niveles anormales de beta-amiloide (bajo) en el líquido cefalorraquídeo, lo que es un indicador del riesgo de enfermedad de Alzheimer. “

Se han realizado cientos de ensayos clínicos de individuos con síntomas de la enfermedad de Alzheimer desde principios de la década de 2000.

Sin embargo, existe un alto índice de fracaso debido en parte a los ensayos de pacientes con deterioro cognitivo.

Importante porque ya están en las etapas finales de la enfermedad. Ser capaz de detectar la enfermedad antes podría llevar a ensayos concluyentes y posiblemente encontrar una cura para esta enfermedad. Es en este sentido que el trabajo de IBM es importante.

“Aunque la prueba aún se encuentra en las primeras etapas de la investigación, podría ayudar potencialmente a mejorar la selección de individuos para los ensayos de medicamentos: se ha establecido que las personas con deterioro cognitivo leve que son ”

La concentración anormal de amiloide en su líquido cefalorraquídeo sería 2.5 veces más propensa a desarrollar la enfermedad de Alzheimer”, dice IBM.

Por ahora, los investigadores de IBM anuncian una precisión estadística del 77%, lo que es un buen resultado, ya que el trabajo aún está en su infancia.

El equipo de IBM también afirma que los algoritmos de aprendizaje automático desarrollados para la investigación podrían extenderse para modelar y detectar otros biomarcadores en el líquido cefalorraquídeo.

 

Fuente: nature | desdelinux

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