Diversas investigaciones han vinculado el proceso de la enfermedad de Alzheimer (EA) a cambios en el metabolismo, pero estos cambios pueden ser difíciles de reconocer. Un equipo de investigadores decidió probar si mediante un sistema de inteligencia artificial sería posible hallar cambios en el metabolismo cerebral que pronostiquen la EA. Para ello, recurrieron a la estrategia del aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que permite a los programas informáticos aprender cosas cuando son expuestos a nuevos datos, sin necesidad de ser reprogramados.
Los investigadores prepararon un algoritmo de aprendizaje profundo y lo entrenaron en el análisis de imágenes obtenidas mediante una técnica especial de tomografía por emisión de positrones con inyección de contraste (18F-FDG PET).
Los investigadores adiestraron al algoritmo de aprendizaje profundo con el 90% de un conjunto de más de 2.000 imágenes de ese tipo tomadas de un millar de pacientes y luego lo probaron con el restante 10% de la base de datos, a fin de comprobar cuánto había aprendido.
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