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L’intelligenza artificiale può aiutare nella diagnosi di Alzheimer

Un nuovo metodo di apprendimento artificiale automatico, unito con una speciale tecnica di risonanza magnetica, potrebbe rilevare i primi stadi di demenza

Di Maurizio Rossetti

Pubblicato il 09 Set. 2016

Aggiornato il 26 Ago. 2019 11:48

Un team di ricercatori dell’Università di Amsterdam ha elaborato un metodo informatico di apprendimento artificiale automatico, unito con una speciale tecnica di risonanza magnetica, che misura il tasso di assorbimento ematico dei tessuti in tutto il cervello per rilevare le forme di demenza nei primissimi stadi e anticiparne l’evoluzione.

 

L’apprendimento automatico è un tipo d intelligenza artificiale che permette a degli strumenti informatici di imparare autonomamente quando esposti a nuovi dati senza essere nuovamente programmati. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Radiology.

La Risonanza Magnetica può aiutare nella diagnosi di malattia di Alzheimer. Tuttavia, la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer è problematica – ha detto Alle Meije Wink, autore principale della ricerca – E’ risaputo da tempo che la malattia di Alzheimer è caratterizzata da un processo di degenerazione graduale e che il cervello subisce alterazioni funzionali prima che i cambiamenti strutturali associati alla malattia siano visibili nei risultati di neuroimaging. I medici, allo stato attuale, non hanno un modo affidabile per determinare se, casi di demenza precoce o di deterioramento cognitivo lieve, progrediranno nella malattia di Alzheimer. La diagnosi con la Risonanza Magnetica standard, permette di vedere la malattia negli stadi più avanzati, come ad esempio l’atrofia dell’ippocampo. Solo che a quel punto il tessuto cerebrale risulta già compromesso e non c’è modo di recuperarlo. Sarebbe utile poter rilevare e diagnosticare la malattia prima di giungere a questo stadio.

Per il nuovo studio, i ricercatori hanno unito un modello di apprendimento informatico automatico, ad un particolare tipo di risonanza magnetica chiamata ASL (Arterial Spin Labeling).

L’ ASL RM è utilizzata per creare immagini chiamate mappe di perfusione, che mostrano quanto sangue viene assorbito nelle diverse regioni del cervello. Il programma automatico di apprendimento viene istruito per riconoscere i modelli di queste mappe e distinguere tra i pazienti con diversi livelli di deterioramento cognitivo e prevedere lo stadio della malattia di Alzheimer nei nuovi casi non ancora visibili.

Lo studio ha incluso 260 di 311 partecipanti provenienti dal’ Alzheimer Center of the VU University Medical Center, che avevano subito l’ASL RM tra Ottobre 2010 e Novembre 2012. Cento di questi pazienti con diagnosi di probabile malattia di Alzheimer, 60 pazienti con compromissione cognitiva lieve (MCI) e 100 pazienti con declino cognitivo soggettivo (SCD) e 26 soggetti d controllo sani.

Il sistema automatizzato è stato in grado di distinguere in modo efficace tra i soggetti con differente diagnosi. Inoltre i ricercatori sono stati in grado di prevedere la diagnosi o la progressione della malattia nei singoli pazienti con un grado di precisione che va dall’ 82 al 90 per cento.

ASL RM è un biomarcatore funzionale promettente per la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer. L’applicazione dell’intelligenza artificiale sarebbe uno strumento molto utile per potenziare lo screening. Può permetterci di identificare cambiamenti nel cervello che appaiono all’inizio della malattia, quando ci sono ancora opportunità di intervento – ha detto il Dr. Meije Wink.

 

 

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