Ricercatori usano intelligenza artificiale per individuare i primi segni del morbo di Alzheimer

L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata in medicina soprattutto per quanto riguarda la prevenzione, in particolare per ciò che concerne il riconoscimento dei primi segni che possono portare ad una malattia. Ciò vale ancora di più per quanto riguarda il morbo di Alzheimer e in generale le forme di demenza.
Si parla non solo di segni esteriori ma anche delle complesse interazioni tra i geni e altri fattori che sembra siano alla base della maggior parte dei casi di Alzheimer. Purtroppo verificare queste interazioni risulta abbastanza difficile.

Un gruppo di ricercatori annuncia però di poter utilizzare l’apprendimento automatico, una delle più note forme di utilizzo della odierna potenza computazionale e in generale dell’intelligenza artificiale, per identificare i potenziali marcatori ematici del morbo di Alzheimer. Ciò potrebbe permettere diagnosi precoci e metodi non invasivi per monitorare il progresso della malattia.
Cercando di capire se ci fossero altri fattori riguardo alla comparsa dell’Alzheimer oltre alle ipotesi più note, come l’accumulo di placca amiloide e di proteina tau nel cervello, e non sapendo effettivamente cosa cercare, i ricercatori della USC Viterbi hanno pensato dunque di rivolgersi all’apprendimento automatico, sostanzialmente all’estrazione di informazioni utili da grosse quantità di dati o da dati molto complessi.

Esaminando i dati medici di 829 adulti presenti in un database, ricercatori hanno cercato di identificare i predittori di declino cognitivo e di atrofia cerebrale nell’arco di un anno. L’algoritmo ha rilevato forti relazioni con la salute cardiovascolare, con i livelli ormonali, con il metabolismo e con la risposta del sistema immunitario.
Secondo Paul Thompson, uno degli autori della ricerca, “i risultati indicano una sinergia tra le caratteristiche che sono un fattore predittivo più forte rispetto alle caratteristiche individuali”. La ricerca potrebbe inoltre aiutare a creare un più dettagliato elenco di biomarcatori che potrebbe portare a diagnosi precoci e a prognosi migliori.

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