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El estudio de la IA sobre el cuidado y el tratamiento del cerebro ha crecido exponencialmente

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Un nuevo estudio publicado a principios de este mes en la revista científica APL Bioengineering examina los usos más avanzados de la Inteligencia Artificial (IA) para las enfermedades cerebrales y muestra que ha habido un crecimiento exponencial en más de una década.

El cerebro ha sido la inspiración para las redes neuronales artificiales, un tipo de modelo de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA). Los métodos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales artificiales y sus capacidades de reconocimiento de patrones han contribuido en gran medida al actual renacimiento de la IA. Estudiar el cerebro a menudo requiere procesar montones de datos de imágenes complejos, una tarea desalentadora y que requiere mucho tiempo para los científicos humanos. Por lo tanto, el aprendizaje automático puede ser una herramienta útil en el tratamiento de trastornos y enfermedades cerebrales.

En un estudio financiado por Horizon 2020, el programa de Investigación e Innovación de la Unión Europea, un equipo de investigadores italianos del Politecnico di Milano y la Universidad de Calabria se propuso descubrir las diferentes formas en que se está utilizando la inteligencia artificial para el cuidado del cerebro e identificar las importantes aplicaciones clínicas.

Para lograrlo, el equipo de Alice Segato, Aldo Marzullo, Francesco Calimeri y Elena De Momi consultaron 2696 artículos científicos en las bases de datos de Pubmed, Scopus y Web of Science que datan del 1 de enero de 2008 utilizando las palabras clave de búsqueda de inteligencia artificial y cerebro, que arrojó 154 artículos. Luego, el equipo realizó una revisión sistemática de estos artículos científicos.

Según los investigadores, hubo “un crecimiento exponencial, en los últimos diez años, de la cantidad de estudios que evalúan modelos de IA como una herramienta de asistencia en múltiples paradigmas de cuidado del cerebro”, y estos paradigmas incluyen “diagnóstico con información anatómica, diagnóstico con información morfológica, diagnóstico con información de conectividad, selección de candidatos para tratamiento quirúrgico, definición de objetivos para tratamiento quirúrgico, definición de trayectoria para tratamiento quirúrgico, modelado de deformación tisular para asistencia intraoperatoria y predicción del resultado del paciente para evaluación postoperatoria”.

El equipo descubrió que la IA se estaba utilizando para pacientes con una variedad de trastornos cerebrales como la enfermedad de Parkinson, tumores cerebrales, epilepsia, anomalías cerebrovasculares, lesiones cerebrales y lesiones cerebrales.

Una gran mayoría, 121 artículos para ser precisos, utilizaron inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades y trastornos cerebrales. “Esto incluye la clasificación utilizando información anatómica, información morfológica e información de conectividad para trastornos neurológicos, tumores cerebrales, lesiones cerebrales, lesiones cerebrales, enfermedad de Parkinson, epilepsia y arteria cerebral, esquizofrenia, enfermedad de Alzheimer , trastorno autista y esclerosis múltiple”, informaron los investigadores.

Las patologías más comunes del diagnóstico fueron para tumores cerebrales, trastornos neurológicos, enfermedad de Alzheimer y trastorno de autismo. Los datos más comúnmente utilizados en los artículos para el diagnóstico fueron principalmente MRI (51 por ciento) y FC (31 por ciento). Los métodos de IA más utilizados son redes neuronales intrincadas (30 por ciento), máquinas de vectores de soporte (23 por ciento), bosque aleatorio (12 por ciento) y redes neuronales artificiales (7 por ciento).

“El uso de técnicas de inteligencia artificial está aportando gradualmente soluciones teóricas eficientes a una gran cantidad de problemas clínicos del mundo real relacionados con el cerebro. Específicamente, en los últimos años, gracias a la acumulación de datos relevantes y al desarrollo de algoritmos cada vez más efectivos, ha sido posible incrementar significativamente la comprensión de mecanismos cerebrales complejos” concluyeron los investigadores.

Fuente: Psychology Today

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