El aprendizaje automático ha detectado una de las causas más comunes de demencia y accidente cerebrovascular, en la forma más utilizada de escáner cerebral TC, con mayor precisión que los métodos actuales.
El nuevo software, creado por científicos del Imperial College de Londres y la Universidad de Edimburgo, ha podido identificar y medir la gravedad de la enfermedad de los vasos pequeños, una de las causas más comunes de accidente cerebrovascular y demencia. El estudio, publicado en radiología , tuvo lugar en el Hospital Charing Cross, parte del Imperial College Healthcare NHS Trust.
Los investigadores dicen que esta tecnología puede ayudar a los médicos a administrar el mejor tratamiento a los pacientes más rápidamente en situaciones de emergencia, y predecir la probabilidad de que una persona desarrolle demencia. El desarrollo también puede allanar el camino para una medicina más personalizada.
El Dr. Paul Bentley, autor principal y profesor clínico en el Imperial College de Londres, dijo :
"Esta es la primera vez que los métodos de aprendizaje automático han podido medir con precisión un marcador de enfermedad de vasos pequeños en pacientes que presentan un accidente cerebrovascular o deterioro de la memoria que se someten a tomografía computarizada. Nuestra técnica es consistente y logra una alta precisión en relación con una resonancia magnética- la técnica estándar de oro actual para el diagnóstico. Esto podría conducir a mejores tratamientos y atención para los pacientes en la práctica diaria "
La profesora Joanna Wardlaw, Jefa de Ciencias de Neuroimagen de la Universidad de Edimburgo, agregó: "Este es un primer paso para crear una herramienta de lectura de escaneo que podría ser útil para extraer grandes conjuntos de datos de escaneo de rutina y, después de más pruebas, podría ayudar a la evaluación del pacienteal ingreso hospitalario con accidente cerebrovascular "
La enfermedad de los vasos pequeños SVD es una enfermedad neurológica muy común en las personas mayores que reduce el flujo sanguíneo a las conexiones profundas de la sustancia blanca del cerebro, dañando y eventualmente matando las células cerebrales. Causa apoplejía y demencia, así como trastornos del estado de ánimo.La SVD aumenta con la edad, pero se acelera por la hipertensión y la diabetes.
En este momento, los médicos diagnostican la SVD al buscar cambios en la sustancia blanca en el cerebro durante las imágenes de resonancia magnética o tomografía computarizada. Sin embargo, esto depende de que un médico evalúe a partir de la exploración cuánto se ha propagado la enfermedad. En las tomografías computarizadas a menudo es difícilpara decidir dónde están los bordes de la SVD, lo que dificulta la estimación de la gravedad de la enfermedad, explica el Dr. Bentley.
Aunque la resonancia magnética puede detectar y medir la SVD con mayor sensibilidad, no es el método más común utilizado debido a la disponibilidad del escáner y la idoneidad para pacientes de emergencia o mayores.
El Dr. Bentley agregó: "Los métodos actuales para diagnosticar la enfermedad mediante tomografías computarizadas o resonancias magnéticas pueden ser efectivos, pero puede ser difícil para los médicos diagnosticar la gravedad de la enfermedad por el ojo humano. La importancia de nuestro nuevo método es quepermite una medición precisa y automatizada de la enfermedad. Esto también tiene aplicaciones para el diagnóstico y monitoreo generalizado de la demencia, así como para la toma de decisiones de emergencia en el accidente cerebrovascular ".
El Dr. Bentley explica que este software podría ayudar a influir en la toma de decisiones de los médicos en condiciones neurológicas de emergencia y conducir a una medicina más personalizada. Por ejemplo, en casos de derrames cerebrales, se pueden administrar rápidamente tratamientos como "medicamentos anticoagulantes" para desbloquear una arteria., estos tratamientos pueden ser peligrosos al causar sangrado, que se vuelve más probable a medida que aumenta la cantidad de SVD. El software podría aplicarse en el futuro para estimar el riesgo probable de hemorragia en pacientes y los médicos pueden decidir sobre una base personal, junto con otros factores, si tratar o no con destructores de coágulos.
También sugiere que el software puede ayudar a cuantificar la probabilidad de que los pacientes desarrollen demencia o inmovilidad, debido a una SVD lentamente progresiva. Esto alertaría a los médicos sobre causas potencialmente reversibles, como presión arterial alta o diabetes.
El estudio utilizó datos históricos de 1082 tomografías computarizadas de pacientes con accidente cerebrovascular en 70 hospitales en el Reino Unido entre 2000-2014, incluidos los casos del Tercer ensayo internacional sobre accidentes cerebrovasculares. El software identificó y midió un marcador de SVD, y luego dio una puntuación que indicaqué tan grave era la enfermedad, que iba de leve a grave. Luego, los investigadores compararon los resultados con un panel de médicos expertos que estimaron la gravedad de la SVD a partir de los mismos escaneos. El nivel de acuerdo del software con los expertos fue tan bueno como el acuerdo entre un expertocon otro.
Además, en 60 casos obtuvieron resonancia magnética y tomografía computarizada en los mismos sujetos, y utilizaron la resonancia magnética para estimar la cantidad exacta de SVD. Esto demostró que el software tiene una precisión del 85 por ciento para predecir qué tan grave es la SVD.
El equipo ahora está utilizando métodos similares para medir la cantidad de contracción cerebral y otros tipos de afecciones comúnmente diagnosticadas en la TC cerebral.
El estudio fue financiado por un premio del Instituto Nacional de Investigación en Salud i4i Invención para la Innovación, y una subvención del Centro Nacional de Investigación Biomédica del Instituto Nacional de Investigación en Salud NIHR BRC.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Imperial College de Londres . Original escrito por Maxine Myers. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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