Inteligência Artificial pode prever a doença de Alzheimer com 7 anos de antecedência

Os últimos avanços em inteligência artificial podem estar chegando em breve Um sistema de alerta precoce para pessoas em risco de desenvolver sintomas da doença de Alzheimer Anos antes do início da doença. Embora não exista uma cura definitiva, o diagnóstico precoce da doença de Alzheimer pode permitir tomar medidas preventivas e preparar-se adequadamente para o aparecimento da doença.

Uma equipe conjunta da Universidade da Califórnia, São Francisco (UCSF) e da Universidade de Stanford aplicou métodos de aprendizado de máquina a mais de 5 milhões de registros médicos, treinando inteligência artificial para identificar padrões que ligam a doença de Alzheimer a outras condições de saúde. O sistema resultante não é perfeito, mas quando testado nos registros médicos de pessoas que mais tarde desenvolveram a doença de Alzheimer, a IA foi capaz de… Prever a doença com precisão em 72% dos casos, podendo até ser prevista em sete anos em alguns pacientes.

Mas como isso foi possível? O poder preditivo da IA ​​advém da sua capacidade de combinar análises de diferentes tipos de riscos para calcular a probabilidade de desenvolver a doença de Alzheimer, pelo que há muito otimismo quanto à sua utilização. Isso é o que pensa a engenheira biomédica Alice Tang, da Universidade da Califórnia, Califórnia.

“Este é um primeiro passo para usar IA em dados clínicos de rotina, não apenas para identificar riscos o mais cedo possível, mas também para compreender a biologia subjacente.”

O modelo identificou diversas condições que poderiam ser usadas para calcular o risco de desenvolver a doença de Alzheimer, incluindo pressão alta, colesterol alto, deficiência de vitamina D e depressão.A disfunção erétil e o aumento da próstata foram considerados fatores importantes nos homensenquantoA osteoporose era importante para as mulheresIsto não significa que as pessoas com estes problemas de saúde irão inevitavelmente desenvolver demência, mas a análise do AILI avalia esta situaçãocomo fatores prognósticos que devem ser levados em consideração. Espera-se que a mesma abordagem de aprendizagem automática possa um dia identificar factores de risco para outras doenças difíceis de diagnosticar.

Os pesquisadores também investigaram a biologia por trás de algumas das ligações identificadas. Foi descoberta uma ligação entre a osteoporose, a doença de Alzheimer nas mulheres e uma variante do gene MS4A6A, abrindo novos caminhos para estudar o desenvolvimento da doença.

“Este é um excelente exemplo de como os dados dos pacientes podem ser aproveitados através da aprendizagem automática para prever quais pacientes correm maior risco de desenvolver a doença de Alzheimer, bem como compreender as causas subjacentes.”

Marina Sirota, cientista computacional de saúde da Universidade da Califórnia, em São Francisco, disse isso. A pesquisa foi publicada na revistaNatureza envelhecidaPode ser consultado no link da fonte.

Falando em avanços na área médica, houve recentemente a notícia de que a Food and Drug Administration aprovou a comercialização do primeiro sistema de monitoramento contínuo de glicose (CGM) de venda livre, chamado Dexcom Stelo Glucose Biosensor System. A previsão é que chegue ao mercado no próximo verão.