La IA puede detectar patrones en el cerebro asociados con la enfermedad de Alzheimer, la esquizofrenia y el autismo

La nueva IA es capaz de detectar condiciones de salud mental examinando datos de imágenes cerebrales para encontrar patrones asociados con el autismo, la esquizofrenia y la enfermedad de Alzheimer, y puede hacerlo antes de que aparezcan los síntomas.

El modelo se entrenó primero con imágenes cerebrales de adultos sanos y luego se mostró a personas con problemas de salud mental, lo que le permitió identificar pequeños cambios que pasan desapercibidos para el ojo humano.

El sofisticado programa de computadora fue desarrollado por un equipo de investigadores dirigido por el estado de Georgia que señaló que un día puede detectar la enfermedad de Alzheimer en una persona tan joven como de 40 años, unos 25 años antes de que comiencen a aparecer los síntomas.

La detección temprana de tales enfermedades ayudaría a los pacientes a recibir un tratamiento que puede reducir el estrés de la enfermedad mental.

La IA fue entrenada en un conjunto masivo de datos de más de 10,000 personas para comprender la resonancia magnética funcional (fMRI), que mide la actividad cerebral al detectar cambios en el flujo sanguíneo.

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La inteligencia artificial es capaz de encontrar patrones en escáneres cerebrales relacionados con problemas de salud mental. Estos son los resultados de los niños diagnosticados con autismo por inteligencia artificial

Una vez que la IA pudo leer la resonancia magnética funcional básica, el equipo alimentó sus conjuntos de datos a más de 1200 personas diagnosticadas con enfermedades mentales: autismo, esquizofrenia y enfermedad de Alzheimer.

El sistema pudo identificar diferentes patrones de las tres enfermedades mentales.

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El equipo señala que el uso de fMRI para identificar enfermedades mentales puede ser costoso (un ser humano tiene que analizar los datos con cuidado), pero el uso de IA reduce drásticamente los costos y el tiempo.

Vince Calhoun, director fundador del Centro TReNDS y uno de los autores del estudio, dijo en un declaraciónIncluso si sabemos por otras pruebas o por antecedentes familiares que alguien está en riesgo de desarrollar un trastorno como el Alzheimer, aún no podemos predecir exactamente cuándo ocurrirá.

El modelo se entrenó primero con imágenes cerebrales de adultos sanos y luego se mostró a personas con problemas de salud mental.  Esto permitió a AI comprender la diferencia entre las personas con enfermedades mentales y las que no las tenían.

El modelo se entrenó primero con imágenes cerebrales de adultos sanos y luego se mostró a personas con problemas de salud mental. Esto permitió a AI comprender la diferencia entre las personas con enfermedades mentales y las que no las tenían.

Las imágenes cerebrales pueden reducir esa ventana de tiempo al detectar patrones relevantes a medida que aparecen antes del inicio de la enfermedad clínica.

El uso de IA para detectar enfermedades mentales no es nada nuevo: en abril se reveló que analizó las conversaciones de las personas en la plataforma de redes sociales Reddit para determinar si tenían algún problema.

Un equipo de científicos informáticos de Dartmouth College en Hanover, New Hampshire, se dispuso a entrenar un modelo de inteligencia artificial para analizar textos de redes sociales.

El equipo eligió Reddit para entrenar su modelo, ya que tiene quinientos millones de usuarios activos, todos los cuales discuten regularmente una amplia gama de temas en una red de subreddits.

Se centraron en investigar la intención emocional de una publicación, en lugar del contenido real, y descubrieron que funcionaba mejor con el tiempo en la detección de problemas de salud mental.

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En su estudio, los investigadores se centraron en lo que llaman trastornos afectivos (depresión mayor, ansiedad y trastorno bipolar), que se caracterizan por patrones emocionales distintos y rastreables.

Mediante la detección temprana de dichas enfermedades, los pacientes pueden recibir un tratamiento que reduce o incluso elimina las enfermedades mentales.

Analizaron los datos de los usuarios que informaron tener uno de estos trastornos y de los usuarios que no tenían trastornos mentales conocidos.

Entrenaron su modelo de IA para nombrar las emociones expresadas en las publicaciones de los usuarios y mapear los cambios emocionales entre diferentes publicaciones.

La publicación se puede etiquetar como ‘alegría’, ‘ira’, ‘tristeza’, ‘miedo’, ‘sin emoción’ o una combinación de todo ello mediante inteligencia artificial.

El mapa es una matriz que muestra la probabilidad de que el usuario pase de un estado a otro, como pasar de un estado de ira a un estado neutral sin emociones.

El equipo explicó que los diferentes trastornos emocionales tienen sus propios patrones distintos de transiciones emocionales.

Al crear la «huella digital» emocional de un usuario y compararla con las huellas dactilares estáticas de los trastornos emocionales, el modelo puede detectarla.

Para validar sus resultados, los probaron en publicaciones no utilizadas durante el entrenamiento y demostraron que el modelo predice con precisión qué usuarios pueden o no tener uno de estos trastornos, y que ha mejorado con el tiempo.

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