Investigadores desarrollaron y validaron un modelo basado en un algoritmo de aprendizaje profundo para la detección de Alzheimer en fotografías retinales.
Para la detección de la enfermedad de Alzheimer es necesario que los pacientes pasen por pruebas costosas e incluso invasivas. A pesar de que no existen métodos simples para la detección de esta enfermedad, es posible facilitar estas tareas través del uso de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA). Investigadores de Hong Kong, publicaron un estudio en The Lancet Digital Health, donde exploran el desarrollo y validación de un algoritmo de aprendizaje profundo capaz de utilizar fotografías de retina para detectar Alzheimer y demencia.
El estudio detalla el entrenamiento, validación y prueba de un algoritmo de aprendizaje profundo para la detección de Alzheimer-demencia, a partir de fotografías retinales recopiladas de 11 estudios que reclutaron pacientes con estas enfermedades y sin enfermedad, en distintos países. El objetivo principal del estudio fue desarrollar un modelo bilateral para la detección de estas dos condiciones solamente utilizando fotografías de retina.
El desarrollo del modelo fue posible gracias al uso de fotografías de retina de seis de los estudios recopilados, y la red EfficientNet-b2 fue implementada para extraer características de estas fotografías. Las características fueron extraídas de cuatro fotografías de retina, las cuales incluyeron campos centrados en la cabeza del nervio óptico y centrados en la mácula de ambos ojos.
Para el entrenamiento y validación del modelo se utilizaron 12,949 fotografías de retina, 5,598 de 648 pacientes con Alzheimer 7,351 de y 3,240 de pacientes sin la enfermedad.
“Nuestro algoritmo de aprendizaje profundo mostró un rendimiento consistentemente preciso para diferenciar entre pacientes con enfermedad de Alzheimer-demencia e individuos sin demencia”, explicaron los autores. No obstante, los investigadores reconocen las limitaciones del estudio, por ejemplo, el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento fue relativamente pequeño en comparación a otros estudios de aprendizaje automático.
El estudio de prueba proporciona un modelo único y generalizable que podría utilizarse en entornos comunitarios para la detección de Alzheimer. Puedes conocer más sobre los resultados en el siguiente enlace:
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00169-8/fulltext
