L'intelligenza artificiale può portare ad una diagnosi precoce dell’Alzheimer. Lo dimostra uno studio dell’università della California e pubblicato sulla rivista Radiology.
Nello studio i ricercatori hanno messo a punto un algoritmo di apprendimento profondo in grado di individuare i cambiamenti metabolici predittivi della malattia di Amzheimer. L’apprendimento profondo (in inglese deep learning) è quel campo di ricerca dell’apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale in cui la macchina impara da esempi in modo simile all’uomo.Tra le architetture di apprendimento profondo si annoverano le reti neurali profonde e reti neurali ricorsive che sono state applicate nella computer vision, nel riconoscimento automatico del discorso, nell’elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento audio, nella bioinformatica e – come in questo caso – nella ricerca medica.
Lo studio
Nello specifico, i ricercatori dell’università californiana si sono concentrati sui cambiamenti metabolici collegati alla malattia, e in particolare sulle variazioni nell’assorbimento del glucosio in determinate regioni del cervello. Hanno “allenato” l’algoritmo sottoponendogli i risultati di duemila Pet con fluorodesossiglucosio, un tipo di imaging biomedico con cui si valuta l’assorbimento del glucosio nelle cellule cerebrali. In seguito, hanno messo alla prova l’algoritmo su immagini indipendenti relative a 40 diversi pazienti.
“L’algoritmo ha raggiunto una sensibilità del 100% nel rilevare la malattia, in media, oltre sei anni prima della diagnosi finale”, spiegano gli studiosi su Ansa. Sebbene il test debba essere validato da uno studio più ampio, “l’algoritmo potrebbe essere uno strumento utile per arrivare a una diagnosi precoce e quindi per dare l’opportunità di un intervento terapeutico precoce”, assicurano i ricercatori.
