Un grup d’investigadors de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha desenvolupat una tècnica basada en intel·ligència artificial (IA) que permet distingir amb precisió quins pacients amb casos de deterioració cognitiva lleu acabaran desenvolupant la malaltia d’Alzheimer i quines no. El sistema s’ha presentat en un article científic publicat a la revista IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics i assegura una precisió major que els mètodes emprats en l’actualitat.

 La malaltia d’Alzheimer afecta a més de 50 milions de persones a tot el món, i es preveu que el nombre augmenti a mesura que la població es vagi envellint en les pròximes dècades. Un dels seus primers símptomes és la deterioració cognitiva lleu, que es tracta d’una afecció que també poden patir les persones pel seu envelliment, però que no sempre desemboquen en Alzheimer. "Aquests pacients poden progressar i empitjorar o mantenir-se en el mateix estat amb el temps. Per tant, és important distingir entre la deterioració cognitiva progressiva i l'estable per prevenir la progressió ràpida de la malaltia", explica la primera autora de l’article científic i investigadora del grup AI for Human Wellbeing (AIWELL), Mona Ashtari-Majlan.

La tècnica usada pels investigadors, anomena xarxa neuronal convolucional de múltiples fluxos, ha emprat 700 imatges de ressonàncies de persones diagnosticades amb deterioració cognitiva, provinents de bases de dades públiques, per entrenar un sistema de machine learning. "Primer vam comparar ressonàncies magnètiques de pacients amb la malaltia d'Alzheimer i de persones sanes per trobar diferents punts de referència", rememora Ashtari-Majlan. Els resultats de l’aplicació d’aquesta nova metodologia han donat una precisió del 85% a l’hora de distingir i classificar les dues variants de deterioració cognitiva lleu, un percentatge més elevat que les tècniques que s’utilitzen actualment.