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La IA puede detectar patrones en el cerebro relacionados con el Alzheimer, la esquizofrenia y el autismo

La IA puede encontrar patrones en los escáneres cerebrales que están relacionados con problemas de salud mental.  Aquí están los resultados para los niños que la IA diagnosticó con autismo.

Una nueva inteligencia artificial (IA) es capaz de detectar condiciones de salud mental al filtrar datos de imágenes cerebrales para encontrar patrones relacionados con el autismo, la esquizofrenia y el 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 aquellos con problemas de salud mental, lo que le permitió identificar pequeños cambios que pasan desapercibidos para el ojo humano.

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

La detección temprana de tales enfermedades ayudaría a los pacientes a recibir un tratamiento que disminuya o incluso elimine la enfermedad mental.

La IA fue entrenada en un conjunto de datos masivo 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 IA puede encontrar patrones en los escáneres cerebrales que están relacionados con problemas de salud mental. Aquí están los resultados para los niños que la IA diagnosticó con autismo.

Una vez que la IA pudo leer la IRMf básica, el equipo la alimentó con conjuntos de datos de más de 1200 personas a las que se les habían diagnosticado enfermedades mentales: autismo, esquizofrenia y Alzheimer.

Y el sistema pudo detectar diferentes patrones para las tres enfermedades mentales.

El equipo señala que usar fMRI para identificar enfermedades mentales puede ser costoso (un ser humano debe analizar cuidadosamente los datos), pero usar una 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 declaración: ‘Incluso si sabemos por otras pruebas o antecedentes familiares que alguien está en riesgo de padecer un trastorno como el Alzheimer, aún no podemos predecir cuándo ocurrirá exactamente.

El modelo se entrenó primero con imágenes cerebrales de adultos sanos y luego se mostró a aquellos con problemas de salud mental.  Esto permitió a la IA comprender la diferencia entre las personas con y sin enfermedades mentales.

El modelo se entrenó primero con imágenes cerebrales de adultos sanos y luego se mostró a aquellos con problemas de salud mental. Esto permitió a la IA comprender la diferencia entre las personas con y sin enfermedades mentales.

«Las imágenes del cerebro podrían reducir esa ventana de tiempo al detectar los patrones relevantes cuando aparecen antes de que la enfermedad clínica sea evidente».

El uso de IA para detectar enfermedades mentales no es nada nuevo: uno revelado en abril 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 IA para analizar textos de redes sociales.

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

Se centraron en buscar la intención emocional de la publicación, en lugar del contenido real, y descubrieron que funciona mejor con el tiempo para descubrir problemas de salud mental.

En su estudio, los investigadores se centraron en lo que llaman trastornos emocionales (trastornos depresivos mayores, de ansiedad y bipolares) que se caracterizan por patrones emocionales distintos que se pueden rastrear.

La IA puede detectar patrones en el cerebro relacionados con el Alzheimer, la esquizofrenia y el autismo

La detección temprana de tales enfermedades ayudaría a los pacientes a recibir un tratamiento que disminuya o incluso elimine la enfermedad mental.

Analizaron los datos de los usuarios que habían informado que tenían uno de estos trastornos y de los usuarios sin ningún trastorno mental conocido.

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

La IA podría etiquetar una publicación como «alegría», «ira», «tristeza», «miedo», «sin emoción» o una combinación de estos.

El mapa es una matriz que mostraría la probabilidad de que un usuario pasara de un estado a otro, como de la ira a un estado neutral sin emociones.

Diferentes trastornos emocionales tienen sus propios patrones característicos de transiciones emocionales, explicó el equipo.

Al crear una ‘huella digital’ emocional para un usuario y compararla con firmas establecidas de trastornos emocionales, el modelo puede detectarlos.

Para validar sus resultados, lo probaron en publicaciones que no se usaron durante el entrenamiento y muestran que el modelo predice con precisión qué usuarios pueden o no tener uno de estos trastornos, y que mejoró con el tiempo.

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Written by notimundo

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