{"id":2833,"date":"2020-12-02T16:56:46","date_gmt":"2020-12-02T15:56:46","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/?p=2833"},"modified":"2020-12-02T16:56:46","modified_gmt":"2020-12-02T15:56:46","slug":"entrenan-un-modelo-de-inteligencia-artificial-para-escanear-la-retina-y-predecir-el-alzheimer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/2020\/12\/02\/2833\/","title":{"rendered":"Entrenan un modelo de inteligencia artificial para escanear la retina y predecir el Alzheimer"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Un grupo de investigaci\u00f3n interdisciplinar (Neurolog\u00eda, Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica, Inform\u00e1tica, Bioestad\u00edstica y Bioinform\u00e1tica) liderado por el departamento de Oftalmolog\u00eda de la Universidad de Duke<\/a> (Estados Unidos), ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial dise\u00f1ada para interpretar una combinaci\u00f3n de im\u00e1genes de la retina con el objetivo de identificar con \u00e9xito a\u00a0 pacientes con la enfermedad de Alzheimer, lo que podr\u00eda usarse alg\u00fan d\u00eda como una herramienta no invasiva de predicci\u00f3n y diagn\u00f3stico temprano en individuos sintom\u00e1ticos. Estos hallazgos se han publicado en la revista cient\u00edfica\u00a0British Journal of Ophthalmology<\/em><\/a>.<\/p>\n

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El diagn\u00f3stico de la enfermedad de Alzheimer a menudo se basa en los s\u00edntomas y pruebas cognitivas, y en muchos casos\u00a0pruebas adicionales para confirmar el diagn\u00f3stico que a menudo son costosas.<\/p>\n

Este modelo analiza la estructura de la retina y los vasos sangu\u00edneos a partir de im\u00e1genes del interior del ojo y que se han correlacionado con cambios cognitivos. Tener un m\u00e9todo m\u00e1s accesible, r\u00e1pido y no invasivo para identificar la enfermedad de Alzheimer, podr\u00eda ayudar a los pacientes de muchas maneras, incluida la mejora de la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico y la planificaci\u00f3n con mayor antelaci\u00f3n para ajustar el estilo de vida al trascurso de la enfermedad.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n se bas\u00f3 en un trabajo anterior en el que identificaron cambios en la densidad de los vasos sangu\u00edneos de la retina que se correlacionaban con cambios cognitivos.\u00a0<\/span>Encontraron una disminuci\u00f3n de la densidad de la red capilar alrededor del centro de la m\u00e1cula en pacientes con enfermedad de Alzheimer.\u00a0<\/span><\/span>Usando ese conocimiento y los datos generados, entrenaron un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, conocido como red neuronal convolucional<\/a> (CNN), a partir de cuatro tipos de escaneos de la retina como datos de entrada para ense\u00f1ar a la red a discernir diferencias relevantes entre im\u00e1genes.<\/p>\n

Como conjunto de datos se utilizaron escaneos de 159 participantes del estudio para construir la red,\u00a0<\/span>123 pacientes eran cognitivamente sanos, siendo 36 de ellos positivos en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores\u00a0<\/span><\/span>probaron varios enfoques diferentes, siendo el modelo con mejor rendimiento el que combinaba im\u00e1genes de la retina con otros datos cl\u00ednicos adicionales. La red neuronal\u00a0diferenciaba a los pacientes con enfermedad de Alzheimer sintom\u00e1tica de los participantes cognitivamente sanos en un grupo de prueba independiente.<\/p>\n

A\u00fan con estos resultados esperanzadores, es necesario seguir entrenando y revisando el modelo con un grupo m\u00e1s amplio y diverso de pacientes para construir modelos que puedan predecir la enfermedad de Alzheimer en todos los grupos raciales, as\u00ed como en aquellos que tienen afecciones como glaucoma y diabetes, que tambi\u00e9n pueden alterar las estructuras retinianas y vasculares.<\/span><\/p>\n

Los investigadores advierten tambi\u00e9n que es necesario determinar c\u00f3mo de bien se compara el enfoque de este modelo de Deep Learning<\/em> con los m\u00e9todos actuales de diagn\u00f3stico de la enfermedad de Alzheimer, que a menudo incluyen pruebas costosas e invasivas de neuroimagen y de l\u00edquido cefalorraqu\u00eddeo.<\/p>\n

La relaci\u00f3n entre la enfermedad de Alzheimer y los cambios observados en la retina, junto con plataformas de im\u00e1genes de retina no invasivas, rentables y ampliamente disponibles, posicionan el an\u00e1lisis de este tipo de im\u00e1genes combinado con inteligencia artificial como una herramienta adicional esperanzadora para mejorar el diagn\u00f3stico de esta enfermedad neurodegenerativa.<\/span><\/p>\n

Referencia<\/strong>: C. Ellis Wisely, Dong Wang, Ricardo Henao, Dilraj S. Grewal, Atalie C. Thompson, Cason B. Robbins, Stephen P. Yoon, Srinath Soundararajan, Bryce W. Polascik, James R. Burke, Andy Liu, Lawrence Carin, Sharon Fekrat.\u00a0Convolutional neural network to identify symptomatic Alzheimer\u2019s disease using multimodal retinal imaging<\/strong>.\u00a0British Journal of Ophthalmology<\/em>, 2020; bjophthalmol-2020-317659 DOI:\u00a010.1136\/bjophthalmol-2020-317659<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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