Un equipo de investigadores utilizó un tipo de inteligencia artificial para predecir el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) en pacientes al hacer que analizara imágenes de resonancia magnética (IRM). Según un nuevo artículo publicado en la revista Radiología: Inteligencia Artificial , su técnica también podría usarse para detectar otras afecciones neurológicas.
Los profesionales de la salud han dependido cada vez más de las imágenes por resonancia magnética para comprender el TDAH, un trastorno cerebral que a menudo provoca inquietud en los pacientes y hace que les sea más difícil prestar atención. Más del ocho por ciento de niños en los EE. UU. Han sido diagnosticados con la afección según la Asociación Estadounidense de Psiquiatría (APA).
La investigación sugiere que una falla en las conexiones entre las diferentes regiones del cerebro, el llamado conectoma, causa TDAH. Las imágenes de resonancia magnética pueden detectar cualquier interrupción en esta red, pero reconocer los patrones que podrían indicar un caso de TDAH es mucho más difícil.
Los investigadores desarrollaron un método utilizando un modelo de aprendizaje profundo que puede analizar múltiples mapas de conectomas de diferentes regiones del cerebro. Su modelo “mejoró considerablemente el rendimiento de detección de TDAH” al analizar un conjunto de datos de 973 participantes según el documento.
“Este modelo puede generalizarse a otras deficiencias neurológicas”, dijo la autora principal Lili He del Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati en una declaración . “Ya lo usamos para predecir la deficiencia cognitiva en bebés prematuros. Los escaneamos poco después del nacimiento para predecir los resultados del desarrollo neurológico a los dos años de edad “.
