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O mal de Alzheimer  é uma doença neurodegenerativa progressiva e fatal que se manifesta apresentando deterioração cognitiva e da memória de curto prazo, com uma variedade de sintomas neuropsiquiátricos e de alterações comportamentais que se agravam ao longo do tempo. Não existe cura, mas o paciente pode diminuir o avanço da doença se ela for detectada em sua fase inicial e logo começar o tratamento.  Felizmente, a inteligência artificial pode ajudar no diagnóstico.
Um novo e poderoso algoritmo de deep learning foi desenvolvido exclusivamente para estudar imagens PET (um tipo de escaneamento de imagens cerebrais que tradicionalmente é usada para identificar vários tipos de câncer, mas nos últimos anos se mostrou eficaz na identificação do início do Alzheimer).
Foi treinado um algoritmo de aprendizado de máquina em mais de 2.100 imagens cerebrais FDG-PET. A nova tecnologia é capaz de identificar padrões mais sutis em dados densos de imagem.

Os testes do algoritmo em um pequeno conjunto independente de varreduras cerebrais foi capaz de prever o avanço do Alzheimer em média seis anos antes do diagnóstico final da doença, superando  significativamente os médicos radiologistas. Porém, muito mais trabalho precisa ser feito para validar os resultados antes que esse algoritmo se transforme em aplicações clínicas, pois os testes iniciais foram feitos em apenas 40 pessoas.
Mesmo com suas ressalvas, este estudo oferece mais uma prova de que a inteligência artificial pode  nos ajudar a prever doenças neurodegenerativas antes que os principais sintomas apareçam. 
FONTE


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