Investigadores de Málaga y Granada han publicado en International Journal of Neural Systems una nueva técnica para detectar la enfermedad de Alzheimer. Esta está basada en conceptos de inteligencia artificial y puede aplicarse a otras patologías como el párkinson.
El alzhéimer, a pesar de los esfuerzos que hace la ciencia respecto a esta enfermedad, de momento no tiene cura. Sin embargo, los diagnósticos asistidos por ordenador (DAO) suponen una importante herramienta para la diagnosis al ayudar a los médicos a interpretar los contenidos multimedia obtenidos en pruebas a los pacientes, lo que permite que la aplicación del tratamiento pueda ser más simple y efectiva.
El grupo de trabajo BioSip de la Universidad de Málaga, en colaboración con un grupo de investigadores de la Universidad de Granada, lleva años estudiando las señales e imágenes biomédicas y, en esta misma línea, los investigadores Andrés Ortiz, Jorge Munilla, Juan Górriz y Javier Ramírez han publicado recientemente un trabajo en el International Journal of Neural Systems. Dicho estudio presenta un método para el diagnóstico del alzhéimer mediante la fusión de imágenes funcionales y estructurales basado en el uso de la técnica de aprendizaje profundo –conocido también como Deep Learning–.
El objetivo consiste en modelar abstracciones de alto nivel en datos para lograr que los ordenadores aprendan a diferenciar el cerebro de una persona sana del de una persona enferma extrayendo automáticamente las regiones de interés que se encuentren afectadas.
Deep Learning
El estudio explora la construcción de métodos de clasificación basados en las arquitecturas de Deep Learning aplicadas a regiones cerebrales definidas por el Automated Anatomical Labeling (AAL), un altas digital del cerebro humano. Para ello, se han dividido las imágenes de la materia gris de cada área del cerebro de acuerdo a las regiones divididas por el AAL en diferentes sectores que se han utilizado para entrenar redes neuronales de Deep Learning especializadas en las distintas regiones del cerebro. El conocimiento adquirido por dichas redes se combina posteriormente mediante diferentes técnicas de fusión que se presentan en este trabajo.
El resultado es una potente arquitectura de clasificación que combina el aprendizaje supervisado y no supervisado para extraer de forma automática las características más relevantes de un conjunto de imágenes. El método propuesto ha sido evaluado utilizando una enorme base de datos provenientes del Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initative (ADNI). Además, las técnicas desarrolladas pueden servir o ser punto de partida para la mejora de la precisión en el diagnóstico de otras demencias como la enfermedad de Párkinson, donde también trabaja el grupo BioSip.
La enfermedad más importante del siglo XXI
El alzhéimer afecta hoy en día a 40 millones de personas en todo el mundo. Según los expertos, este tipo de demencia continuará con una tendencia ascendente y se prevé que llegue a afectar en 2050 a 135 millones de personas, por lo que se convertiría en la enfermedad más importante del siglo XXI.
Actualmente, en España, 600.000 personas viven con esta enfermedad, la cual podría llegar a afectar en el año 2050 a 1,5 millones de personas con 40.000 nuevos casos de Alzhéimer cada año, según la Sociedad Española de Neurología. Esta tendencia responde al envejecimiento de la población propia de las sociedades desarrolladas, ya que se trata de un desorden neurodegenerativo progresivo ligado a la edad: 1) El 50% de los pacientes son mayores de 85 años. 2) El 13,4% de las personas mayores de 65 años tiene alzhéimer. 3) Existe un 10% menores de 60 años.
