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Traducido por Daniela Hurtado

MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA EN LA ENFERMEDAD DEL ALZHEIMER

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) han revolucionado muchas industrias y pueden transformar la atención de la enfermedad de Alzheimer y otras afecciones crónicas. Las técnicas modernas de machine learning requieren el acceso a grandes cantidades de datos de pacientes, para la enfermedad de Alzheimer se podrían identificar nuevos marcadores de riesgo, predecir la enfermedad para ayudar a los médicos a intervenir antes, modelar la progresión de la enfermedad e incluso sugerir intervenciones médicas de precisión. Aunque la adopción del aprendizaje automático o machine learning para respaldar las decisiones clínicas en la enfermedad de Alzheimer está en etapa inicial, esta área tiene grandes promesas, especialmente considerando la reciente aprobación de Aduhelm (aducanumab) por parte de la FDA de EE. UU., El primer fármaco aprobado para tratar a personas con la enfermedad de Alzheimer.

En la actualidad, existen varios estudios de investigación que involucran el uso de aprendizaje automático, procesamiento de imágenes y aprendizaje estadístico con exploraciones PET amiloide, exploraciones PET FDG y exploraciones 3D MRI de grandes cohortes como la iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI). Las aplicaciones potenciales incluyen la detección temprana, la clasificación del diagnóstico y la estadificación, la predicción de la enfermedad y el diagnóstico diferencial. Las técnicas de segmentación cerebral basadas en el aprendizaje profundo y las técnicas de cuantificación de hiperintensidad de la materia blanca son prometedoras para el diagnóstico temprano. Aunque gran parte de esta investigación toma la forma de análisis retrospectivos, un número cada vez mayor de ensayos clínicos utilizan el aprendizaje auto