Jae Ho Sohn, de la Universidad de California-San Francisco (EE.UU.), y autor del estudio que se publica en «Radiology», destaca en su estudio que «las personas son buenas para encontrar biomarcadores específicos de enfermedades, pero los cambios metabólicos representan un proceso más global y sutil».
En colaboración con Benjamin Franc, Sohn y su equipo multidisciplinar se propusieron aplicar el ‘aprendizaje profundo’, un tipo de IA en el que las máquinas aprenden con el ejemplo, al igual que los humanos, para encontrar cambios en el metabolismo cerebral predictivo de la enfermedad de Alzheimer.
El diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer es extremadamente importante, ya que los tratamientos e intervenciones son más efectivos al inicio de la enfermedad. A pesar de que se ha relacionado el proceso de la enfermedad con cambios en el metabolismo, como lo demuestra la captación de glucosa en ciertas regiones del cerebro, sigue siendo un reto ya que estos cambios pueden ser difíciles de reconocer.
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