{"id":26494,"date":"2022-07-25T18:04:01","date_gmt":"2022-07-25T21:04:01","guid":{"rendered":"http:\/\/revistabife.com\/?p=26494"},"modified":"2022-07-25T18:04:03","modified_gmt":"2022-07-25T21:04:03","slug":"una-inteligencia-artificial-usa-imagenes-cerebrales-para-identificar-trastornos-de-salud-mental","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistabife.com\/index.php\/2022\/07\/25\/una-inteligencia-artificial-usa-imagenes-cerebrales-para-identificar-trastornos-de-salud-mental\/","title":{"rendered":"Una Inteligencia Artificial usa im\u00e1genes cerebrales para identificar trastornos de salud mental"},"content":{"rendered":"\n

Una nueva investigaci\u00f3n del\u00a0Centro TReNDS\u00a0de la\u00a0Universidad Estatal de Georgia (GSU, por sus siglas en ingl\u00e9s,\u00a0Estados Unidos, encontr\u00f3 que\u00a0un sofisticado programa inform\u00e1tico\u00a0puede conducir a un\u00a0diagn\u00f3stico temprano<\/strong>\u00a0de condiciones como la\u00a0enfermedad de Alzheimer<\/strong>,\u00a0la esquizofrenia y el autismo<\/strong>, a tiempo para ayudar a prevenir y tratar m\u00e1s f\u00e1cilmente estos trastornos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Publicado en\u00a0Nature Scientific Reports<\/em>, el\u00a0estudio\u00a0detalla como un equipo de siete cient\u00edficos de la GSU\u00a0construy\u00f3 el software pensado para\u00a0analizar cantidades masivas de im\u00e1genes cerebrales\u00a0<\/strong>(en particular, resonancias magn\u00e9ticas funcionales)\u00a0y\u00a0descubrir nuevos patrones relacionados con afecciones de salud mental<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, tuvieron que “entrenar” al modelo de Inteligencia Artificial <\/strong>que desarrollaron para que aprenda a comprender las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional (que miden la actividad cerebral mediante la detecci\u00f3n de peque\u00f1os cambios en el flujo sangu\u00edneo) y la funci\u00f3n cerebral, y para ello utilizaron datos de m\u00e1s de 10.000 personas. Luego la pusieron a prueba usando im\u00e1genes de m\u00e1s de 1200 personas, entre las que se inclu\u00edan las de personas con trastorno del espectro autista, esquizofrenia y Alzheimer.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan explican<\/a>, esta t\u00e9cnica funciona un poco como Facebook, YouTube o Amazon que aprenden sobre una persona a partir de su comportamiento online<\/em> y comienzan a ser capaces de predecir el comportamiento futuro, lo que le gusta y lo que no le gusta.<\/p>\n\n\n\n

Pero para que estos hallazgos sean cl\u00ednicamente \u00fatiles, tendr\u00edan que utilizarse antes de que se manifieste el trastorno. De esta manera, al predecir el riesgo de esquizofrenia antes de que haya cambios reales en la estructura del cerebro, por ejemplo, podr\u00eda ofrecer tratamientos mejores o m\u00e1s efectivos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

“Incluso si sabemos por otras pruebas o antecedentes familiares que alguien est\u00e1 en riesgo de sufrir un trastorno como el Alzheimer, a\u00fan no podemos predecir cu\u00e1ndo ocurrir\u00e1 exactamente”, se\u00f1al\u00f3 Vince Calhoun<\/strong>, director fundador del Centro TReNDS y uno de los autores del estudio. “Las im\u00e1genes del cerebro podr\u00edan reducir esa ventana de tiempo, al detectar los patrones relevantes cuando aparecen antes de que la enfermedad cl\u00ednica sea evidente”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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