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Técnicas de inteligencia artificial ayudan en predicción temprana de Alzheimer

Por medio de la combinación de técnicas de aprendizaje de máquinas (inteligencia artificial) y mínimos cuadrados (análisis numérico computacional eficiente) será posible aplicar esta nueva tecnología en el área de la salud.

Medellín, 10 de abril de 2017Agencia de Noticias UN-

El Alzheimer es una enfermedad degenerativa de causa desconocida. Foto tomada de: goo.gl/05TtJL

Clasificación de los pacientes: los círculos vacíos (AD) representan a quienes padecen la enfermedad, y las cruces (CN) a quienes están sanos. Fotos: cortesía María Clara Salazar.

Metodología utilizada en el estudio.

Las imágenes de resonancia magnética analizadas correspondieron a un grupo de pacientes, durante un periodo establecido.

Los parámetros para encontrar el plano de separación son b y w.

El radiólogo es el especialista encargado de analizar las imágenes diagnósticas. Foto tomada de: goo.gl/1JQA50

La metodología, diseñada por María Clara Salazar, estudiante de la Maestría en Ingeniería – Automatización Industrial de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) Sede Medellín, podría convertirse en una herramienta adicional para médicos, pues funcionaría como una primera aproximación al diagnóstico.

Los datos utilizados para el trabajo se tomaron de imágenes de resonancia magnética obtenidas de una base de datos de la Universidad del Sur de California (Estados Unidos).

Las imágenes se procesaron mediante una herramienta computacional que redujo la cantidad de datos requerida para la investigación, dado que cada una de ellas puede tener millones de variables expresadas en intensidades de color, los cuales se pueden procesar para extraer información de las características morfológicas de cada paciente, como el volumen de la materia gris y el grosor del tejido cortical cerebral. Para este caso se obtuvieron 325 características de 1.263 resonancias magnéticas.

A partir de la información obtenida se pueden clasificar los pacientes con y sin Alzheimer, es decir que “permite observar sus cambios durante el seguimiento, mediante técnicas de procesamiento de imágenes de resonancia magnética”, explica la estudiante Salazar.

La investigadora agrega que en esta parte del estudio actúan los modelos basados en máquinas de aprendizaje, los cuales inicialmente toman un subgrupo del conjunto de observaciones de las imágenes de resonancia magnética y a partir de ellas se entrenan para predecir la presencia de la enfermedad en nuevos pacientes. Sin embargo también identifican errores de clasificación, como personas diagnosticadas con Alzheimer cuando realmente no lo sufrían.

Máquinas de soporte vectorial

El proceso diseñado es uno de los métodos más convencionales para clasificar, ya que optimiza los parámetros de un plano que separa los dos tipos de pacientes. El desempeño del clasificador se mide teniendo en cuenta tres medidas: sensibilidad, especificidad y precisión.

El método, que es una aproximación a máquinas de soporte vectorial que usa mínimos cuadrados, presenta mejoras tanto en el entrenamiento (diseño del clasificador) como en la validación, dado que requiere información asignada por el diseñador del modelo con el fin de obtener el mejor clasificador, para lo que la investigadora Salazar realizó un barrido de datos.

Lo que este paso permitió fue reducir los tiempos de simulación de 2.500 optimizaciones que tardaron 20 minutos, con respecto a las máquinas de soporte vectorial convencionales que normalmente realizan el proceso durante 24 horas, aproximadamente.

Para la validación se evidenciaron mejoras del 30 % en los periodos de clasificación.

Según la estudiante de maestría, la principal utilidad de la metodología es que permite la predicción temprana de la presencia de la enfermedad, ya que aún no existe un tratamiento para reversarla o detenerla. Además, en la parte técnica ayuda al radiólogo a hacer un análisis más rápido y confiable de la información que proveen las imágenes.

(Por: fin/KAGG/dmh/LOF
)
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