Inteligência artificial pode ajudar no diagnóstico de Alzheimer


Aprendizagem de máquina é um tipo de inteligência artificial que permite que programas de computador possam aprender quando expostos a novos dados sem ser programado.

Agora, os investigadores nos Países Baixos, juntamente com métodos de aprendizado de máquina utilizando uma técnica especial de ressonância magnética que mede a perfusão, ou a taxa de absorção do tecido, do sangue por todo o cérebro para detectar as primeiras formas de demência, tais como transtorno cognitivo leve (MCI), de acordo com um novo estudo publicado online na revista Radiology .

“A ressonância magnética pode ajudar no diagnóstico da doença de Alzheimer”, disse o investigador principal Alle Meije Wink, PhD, do Centro Médico da Universidade VU de Amsterdã. “No entanto, o diagnóstico precoce da doença de Alzheimer é problemática.”

Os cientistas sabem há muito tempo que a doença de Alzheimer é um processo gradual e que o cérebro sofre alterações funcionais antes das alterações estruturais associadas com a doença aparecer em resultados de imagem. Os médicos não têm nenhuma maneira definitiva de identificar quem sofre de demência precoce ou  casos em que o transtorno cognitivo leve irá evoluir para a doença de Alzheimer.

“Com MRI diagnóstico padrão, podemos ver um Alzheimer avançado, tais como a atrofia do hipocampo”, disse Wink. “Mas, naquele momento, o tecido cerebral se foi e não há nenhuma maneira de restaurá-lo. Seria útil para detectar e diagnosticar a doença antes que seja tarde demais.”

Para o novo estudo, os pesquisadores aplicaram métodos de aprendizado de máquina para tipo especial de ressonância magnética chamado rotulagem de spin arterial (ASL) de imagem. ASL ressonância magnética é utilizado para criar imagens de mapas de chamadas de perfusão, que mostram a quantidade de sangue é enviada para várias regiões do cérebro.

O programa de aprendizagem de máquina automatizada é ensinado a reconhecer padrões nestes mapas para distinguir entre os pacientes com diferentes níveis de comprometimento cognitivo e prever o estágio da doença de Alzheimer em novos casos (invisíveis).

O estudo incluiu 260 de 311 participantes do Centro de Alzheimer da coorte demência Universidade VU Medical Center que foram submetidos a ASL MRI entre Outubro de 2010 e Novembro de 2012.

O grupo de estudo incluiu 100 pacientes diagnosticados com provável doença de Alzheimer, 60 pacientes com MCI e 100 pacientes com declínio cognitivo subjetivo (SCD), e 26 controles saudáveis.

SCD e MCI são considerados estágios iniciais do processo de demência e são diagnosticados com base na gravidade dos sintomas cognitivos, incluindo a perda de memória e pensamento e problemas de tomada de decisão.

O sistema automatizado foi capaz de distinguir eficazmente entre os participantes com doença de Alzheimer, MCI e SCD. Utilizando classificadores baseados na formação de aprendizagem máquina automatizada, os investigadores foram capazes de prever o diagnóstico ou a progressão de pacientes individuais Alzheimer com um elevado grau de precisão, variando de 82 a 90 por cento.

“ASL é um biomarcador funcional alternativa promissora para o diagnóstico precoce da doença de Alzheimer”, disse Wink. Ele acrescentou que a aplicação de métodos de aprendizado de máquina automatizada seria útil como um potencial ferramenta de triagem.

“ASL RM pode identificar alterações cerebrais que aparecem no início de processo da doença, quando há uma janela de oportunidade para a intervenção”, disse Wink. “Se o processo da doença de SCD de MCI para a doença de Alzheimer poderia ser interceptada ou abrandado, esta técnica poderia desempenhar um papel no rastreio.

 

Fonte:MIT



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