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I ricercatori dell’Università di Kaunas (Lituania) hanno sviluppato un modello basato sull’apprendimento profondo in grado di prevedere la possibile insorgenza della malattia dalle immagini del cervello e con una precisione superiore al 99%.
Il metodo ha ottenuto risultati migliori in termini di accuratezza, sensibilità e specificità rispetto agli strumenti diagnostici messi a punto in precedenza. La rivista Diagnostic contiene la pubblicazione dello studio.
Uno dei possibili primi segni di Alzheimer è il deterioramento cognitivo lieve (MCI), ovvero lo stadio intermedio tra il previsto declino cognitivo tipico dell’invecchiamento e la demenza. Da altre ricerche è emerso che la risonanza magnetica funzionale può essere utilizzata per identificare le regioni del cervello potenzialmente associate allo sviluppo della patologia. Tuttavia, l’analisi manuale delle immagini fMRI non solo richiede conoscenze specifiche, ma porta via molto tempo. Inoltre, lo studio delle caratteristiche di tali immagini non indica necessariamente la presenza dell’Alzheimer, in quanto esse potrebbero essere sintomo di altri disturbi.
Il modello si basa sull’apprendimento profondo e sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale e una modifica della rete neurale residua. Il caampione è di 138 soggetti e relative immagini funzionali38 soggetti. Queste ultime rientravano in 6 diverse categorie: dal sano allo spettro del deterioramento cognitivo lieve, al morbo di Alzheimer. In tutto sono state selezionate 51.443 e 27.310 immagini. Il modello è stato in grado di trovare le caratteristiche dell’MCI con una precisione del 99,99%.
Secondo gli scienziati l’algoritmo potrebbe essere sviluppato in un software in grado di analizzare i dati raccolti dai gruppi vulnerabili (pazienti con più di 65 anni, ipertesi, con una storia di lesioni cerebrali) e notificherebbe così al personale medico le anomalie legate all’esordio precoce del morbo di Alzheimer.
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