Científicos de la UBA investigan cómo detectar el Alzheimer con Inteligencia Artificial

El trabajo consiste en identificar un patrón en las imágenes de resonancias magnéticas del cerebro que le permita a una inteligencia artificial identificar el Alzheimer de forma temprana. El experto señaló que es una enfermedad muy bien caracterizada, y que está en constante estudio. "Actualmente existen muy buenos tratamientos para retrasar los efectos que afectan la calidad de vida, así es que detectarlo a tiempo es algo vital", indicó.

"Cuando se le hace una resonancia magnética al cerebro de una persona, lo que vemos son píxeles o vóxeles de colores, que son pedacitos del cerebro que se iluminan o no se iluminan en función de lo que está pasando en esa zona del cerebro. Si lo que se ilumina es normal o no, es difícil de identificar incluso para los especialistas. Entonces, la IA toma las imágenes, las codifica, y devuelve índices que podrían permitir asociarlos a patologías, como por ejemplo Alzheimer, bipolaridad, ACV o epilepsia", agregó Fernández Slezak.

La investigación se realiza en colaboración con el hospital Fleni, que aporta las resonancias magnéticas con las que se le está enseñando a la IA. Para que pueda conocer todo el camino que lleva a una enfermedad como el Alzheimer, se inicia con lo que se conoce como queja subjetiva de un paciente, es decir, alguien que tiene olvidos, o se confunde los nombres.

Además, los especialistas realizan al paciente una batería de estudios, entre los que se encuentra la resonancia magnética, para saber si esa queja subjetiva efectivamente se corresponde con un problema cerebral real. Esto podría ser el inicio de una demencia que podría luego degenerar en Alzheimer, o tal vez una afasia, u otra patología cerebral.

Por último, Fernández Slezak explicó que una de las ventajas de trabajar con una red neuronal artificial es que se puede desarmar y disecar como uno quiera para estudiarla hasta en el más mínimo detalle. "Los que hacemos inteligencia artificial desde la neurociencia, buscamos que lo artificial nos permita aprender sobre la estructura del cerebro humano, y al revés", concluyó.