Cada año se diagnostican diez millones de nuevos casos de demencia, pero la presencia de diferentes formas de demencia y síntomas superpuestos pueden complicar el diagnóstico y la prestación de un tratamiento eficaz. Ahora, investigadores de la Universidad de Boston han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que puede diagnosticar diez tipos diferentes de demencia, como la demencia vascular, la demencia con cuerpos de Lewy y la demencia frontotemporal, incluso si ocurren simultáneamente.
Los investigadores construyeron un marco de aprendizaje automático (ML) multimodal que analizó datos clínicos recopilados comúnmente, como información demográfica, historial médico a nivel del paciente y familiar, uso de medicamentos, puntuaciones de pruebas neurológicas y neuropsicológicas y neuroimagen. Patologías que causan demencia. como una resonancia magnética. Estos resultados aparecen en línea. Medicina de la naturaleza.
“Nuestra herramienta de IA generativa permite el diagnóstico diferencial de la demencia utilizando datos clínicos recopilados de forma rutinaria”, afirma Vijaya B. Kolachlama, PhD, FAHA, profesora asociada de medicina en la Universidad de Chubb en Boston, lo que demuestra su potencial como herramienta de diagnóstico escalable para la EA y enfermedades relacionadas. demencias.” y la Escuela de Medicina Avedisian. “La capacidad de generar diagnósticos con datos clínicos de rutina es cada vez más importante dados los importantes desafíos en el acceso a las pruebas estándar, no sólo en áreas remotas y económicamente subdesarrolladas y en centros de atención de salud urbanos. Se está volviendo importante”, añade Kolachlama, quien también es profesor asociado de informática. Science, facultad adjunta del Instituto Hariri de Computación y miembro fundador de la Facultad de Computación y Ciencias de Datos de la Universidad de Boston.
En el estudio, se entrenó un marco de aprendizaje automático multimodal con datos de más de 50.000 personas de nueve conjuntos de datos globales diferentes. El modelo logró un área bajo la curva de características operativas del receptor (ROC) de 0,96 para diferenciar los tipos de demencia. La puntuación de la República de China puede variar de 0 a 1. Una puntuación de 0,5 indica una conjetura aleatoria y una puntuación de 1 indica un desempeño perfecto.
El equipo también comparó el desempeño de los neurólogos y neurorradiólogos que trabajan solos con la herramienta de IA y descubrió que la IA podría aumentar la precisión de los neurólogos en más de un 26 por ciento en los 10 tipos de demencia. Utilizando 100 casos seleccionados al azar, se pidió a 12 neurólogos que hicieran un diagnóstico y proporcionaran una puntuación de confianza entre 0 y 100. Luego, esta puntuación de confianza se promedió con la puntuación de probabilidad obtenida por la herramienta de IA para obtener la puntuación del neurólogo mejorada por IA.
“No hay suficientes neurólogos en todo el mundo y el número de pacientes que necesitan su ayuda está aumentando rápidamente. Este desajuste está ejerciendo una gran presión sobre el sistema sanitario. Creemos que la IA puede ayudar a los médicos a gestionar a sus pacientes al identificar estos trastornos de forma temprana. Prevenir de manera más eficaz que las enfermedades empeoren”, afirma Kolachlama.
Dado que se espera que los casos de demencia se dupliquen en los próximos 20 años, los investigadores esperan que esta herramienta de inteligencia artificial pueda proporcionar un diagnóstico diferencial preciso y respaldar la creciente demanda de intervenciones de tratamiento específicas para la demencia.
Este proyecto fue apoyado por Karen Toffler Charitable Trust, el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento, Inteligencia Artificial y Colaboraciones Tecnológicas (P30-AG073014), la Asociación Estadounidense del Corazón (20SFRN35460031), Gates Ventures y los Institutos Nacionales de Salud (R01-2HL, R01 -2014 ) fue apoyado por subvenciones de (R21-CA253498, R43-DK134273, RF1-AG062109, U19-AG068753, P20-GM130447, K23-NS075097, P50-AG047366 y R01-NS11514).
