Expertos de la Universidad de Buenos Aires entrenan a IA con imágenes de resonancias magnéticas, con el objetivo de que reconozca el inicio de distintas patologías neurológicas. En qué consiste este avance, según explicaron los investigadores argentinos
En las primeras etapas, descubrir la enfermedad de Alzheimer es difícil porque los síntomas comienzan a manifestarse de manera muy sutil y pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada. Sin embargo, la detección precoz es fundamental para dar inicio al tratamiento y así retrasar los efectos que, finalmente, impactarán en la calidad de vida de la persona afectada
El Alzheimer es la causa más común de demencia y consiste en un deterioro gradual en la memoria, el pensamiento, el comportamiento y las habilidades sociales. Suele progresar sin síntomas durante muchos años y, generalmente, está precedida por lo que se conoce como deterioro cognitivo leve.
Ahora, de la mano de la inteligencia artificial, investigadores de la UBA están utilizando redes de neuronas como modelo para que una computadora pueda ser inteligente, emule la interconexión de las neuronas del cerebro humano y aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. A la vez, ver estas redes neuronales artificiales en acción, permite una libertad sin igual para conocer cómo es que funciona el cerebro humano.
Es que el uso de la IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escala, ya que estos estudios clínicos se recopilan de forma rutinaria y se acumulan en grandes bases de datos, que se pueden utilizar para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.
Es este sentido, el aprendizaje profundo (o deep learning), por su parte, ha demostrado tener éxito en la detección de múltiples enfermedades en datos de resonancia magnética cerebral de alta calidad, los cuales fueron recopilados en un entorno de investigación controlado.
Recientemente, un grupo de investigadores del Hospital General de Massachusetts desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar con más del 90% de precisión a personas que padecen Alzheimer.
En Argentina, este grupo de investigadores de la UBA están utilizando las redes neuronales artificiales para que una IA aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. “Nosotros usamos la IA para codificar el cerebro. 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 en función de lo que está pasando en esa zona del cerebro”, afirmó Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación UBA/CONICET.
En ese tono, quien también se desempeña como profesor en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, agregó: “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”
El trabajo que está haciendo Slezak, junto a colegas del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, es el de identificar un patrón en las imágenes de resonancias magnéticas del cerebro que le permita a una inteligencia artificial identificar el Alzheimer de forma temprana.
“Ahora estamos trabajando con imágenes y cómo codificar, con resonancias magnéticas del cerebro, atributos que lleven al Alzheimer”, contó el experto. “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”, agregó
“Una ventaja de trabajar con una red neuronal artificial es que la podemos desarmar y disecar como queramos 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. Cómo están codificadas las cosas, es un ida y vuelta”, explicó el investigador.
Diego Fernández Slezak fue galardonado recientemente con el Premio Konex de la Ciencia y la Tecnología 2023, y también recibió en 2016 el Premio a la Investigación de Google, ambos por el trabajo que viene realizando con inteligencia artificial aplicada a neurociencias desde hace más de diez años.
Fuente: Infobae
