En todo el mundo, alrededor de 44 millones de personas viven con la enfermedad de Alzheimer EA o una forma relacionada de demencia. Aunque el 82 por ciento de las personas mayores en los Estados Unidos dice que es importante controlar su pensamiento o memoria, solo el 16 por ciento dice que recibe regularmenteevaluaciones cognitivas
Muchas herramientas tradicionales de evaluación de la memoria están ampliamente disponibles para los profesionales de la salud, aunque las deficiencias en la detección y la precisión y la fiabilidad de la detección siguen siendo frecuentes. Pero incluso con el instrumento MemTrax, cada vez más favorable, una prueba de memoria en línea muy simple que utiliza reconocimiento de imágenes, la eficacia clínica deEl nuevo enfoque como herramienta de detección de la función de memoria no ha sido suficientemente demostrado o validado. En la práctica, existen numerosos factores integrados y complejos a considerar al interpretar los resultados de las pruebas de evaluación de la memoria, lo que representa un verdadero desafío para los médicos.barrera para abordar adecuadamente la prevalencia creciente y generalizada de AD y aquellos afectados por la enfermedad.
¿Podría la inteligencia artificial ser la solución para probar y manejar esta compleja condición de salud humana? Un equipo de investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Atlántica de Florida, SIVOTEC Analytics, HAPPYneuron, MemTrax y la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, piensan así,y poner a prueba su teoría.
Los investigadores emplearon una nueva aplicación de aprendizaje automático supervisado y modelado predictivo para demostrar y validar la utilidad transversal de MemTrax como una herramienta de detección de apoyo a la decisión clínica para evaluar el deterioro cognitivo.
Los resultados del estudio, publicado en el Journal of Alzheimer's Disease, introducen el aprendizaje automático supervisado como un enfoque moderno y una nueva herramienta complementaria de valor agregado en la evaluación cognitiva de la salud del cerebro y la atención y el manejo de pacientes relacionados.
Los resultados demuestran la potencial utilidad clínica válida de MemTrax, administrado como parte de la prueba en línea de Tareas de reconocimiento continuo M-CRT, en la detección de variaciones en la salud cognitiva del cerebro. En particular, una comparación de MemTrax con el Montreal reconocido y ampliamente utilizadoLa evaluación cognitiva La estimación del deterioro cognitivo leve subraya el poder y el potencial de esta nueva herramienta y enfoque en línea para evaluar la memoria a corto plazo en el apoyo diagnóstico para el cribado cognitivo y la evaluación con una variedad de afecciones clínicas y discapacidades, incluida la demencia.
"El aprendizaje automático tiene una capacidad inherente para revelar patrones y conocimientos significativos de una gran variedad de determinantes clínicos interdependientes y la capacidad de continuar 'aprendiendo' de la utilidad continua de los modelos predictivos prácticos", dijo Taghi Khoshgoftaar, Ph.D., Coautor y profesor de Motorola en el Departamento de Ingeniería Informática y Eléctrica y Ciencias de la Computación de la FAU. "El uso continuo y la interpretación en tiempo real mejorarán la gestión de casos y la atención al paciente a través de tecnología innovadora y aplicaciones clínicas integradas prácticas y fácilmente utilizables que podríanconvertirse en un dispositivo portátil y una aplicación "
Para el estudio, los investigadores utilizaron un conjunto de datos existente 18,395 de HAPPYneuron. Examinaron las respuestas a las preguntas generales de detección de salud abordar la memoria, la calidad del sueño, los medicamentos y las afecciones médicas que afectan el pensamiento, la información demográfica y los resultados de las pruebas de unmuestra de adultos que tomaron la prueba MemTrax M-CRT para la detección de memoria episódica El rendimiento de MemTrax y las características de los participantes se usaron como atributos independientes: verdadero positivo / negativo, porcentaje de respuestas / correcto, tiempo de respuesta, edad, sexo y alcohol recientePara el modelado predictivo, utilizaron información demográfica y puntajes de las pruebas para predecir la clasificación binaria de las preguntas relacionadas con la salud sí / no y el estado general de salud saludable / no saludable, en función de las preguntas de detección.
"Los hallazgos de nuestro estudio proporcionan un paso importante para avanzar en el enfoque para el manejo clínico de una afección muy compleja como la enfermedad de Alzheimer", dijo Michael F. Bergeron, Ph.D., autor principal y vicepresidente senior de desarrollo y aplicaciones, SIVOTECAnálisis ". Al analizar una amplia gama de atributos en múltiples dominios del sistema humano y los comportamientos funcionales de la salud del cerebro, la minería de datos avanzada informada y estratégicamente dirigida, el aprendizaje automático supervisado y el análisis robusto pueden ser integrales y, de hecho, necesarios para la saludproveedores de atención médica para detectar y anticipar una mayor progresión en esta enfermedad y una miríada de otros aspectos del deterioro cognitivo ".
AD es la sexta causa principal de muerte en los Estados Unidos, afecta a 5.8 millones de estadounidenses. Según la Asociación de Alzheimer, se prevé que este número aumente a 14 millones para 2050. En 2019, AD y otras demencias costarán a la nación $ 290mil millones. Para 2050, estos costos podrían aumentar hasta $ 1.1 billones.
"Con su prevalencia generalizada y su creciente incidencia y carga de salud pública, es imprescindible garantizar que las herramientas que los médicos utilizan para evaluar y controlar la enfermedad de Alzheimer y otras afecciones cognitivas relacionadas sean óptimas", dijo Stella Batalama, Ph.D., decanode la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la FAU. "Los resultados de este importante estudio proporcionan nuevos conocimientos y descubrimientos que han sentado las bases para futuras investigaciones impactantes y significativas".
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Materiales proporcionados por Florida Atlantic University . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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