Introdurre l'Intelligenza Artificiale nel campo della diagnostica con la speranza che un giorno questa tecnologia possa contribuire allo sviluppo di test diagnostici stabili ed efficaci contro l'Alzheimer ad esordio precoce. Un team australiano di ricercatori IBM ha appena pubblicato uno studio su Nature, obiettivo degli scienziati è sfruttare il machine learning per sostituire gli attuali test per diagnosticare la malattia, che sono invasivi e costosi: prevedono la ricerca di un marker nel liquido spinale, che può essere analizzato solo dopo una delicata puntura lombare.
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La base per nuove ricerche
L'Alzheimer al momento è una malattia incurabile e può essere trattato solo con mezzi palliativi. I sintomi della malattia includono il graduale deterioramento della memoria, confusione e difficoltà nel completare compiti quotidiani. Diagnosticare precocemente la malattia può aiutare a preparare il malato e la sua famiglia e magari porre le basi per una serie di studi clinici focalizzati sulla fase iniziale della malattia (quella in cui i danni al tessuto cerebrale sono circoscritti). Vediamo come.
Analisi del sangue
Secondo lo studio, l'intelligenza artificiale potrebbe prevedere la concentrazione di beta-amiloide nel fluido spinale, grazie ad algoritmi in grado di identificare insiemi di proteine nel sangue. Insomma, grazie al machine learning si potrebbe un giorno essere in grado di predire il rischio che un individuo sviluppi l'Alzheimer attraverso un semplice esame del sangue. Il team di ricerca ritiene che i modelli di IA possano essere in grado di prevedere i fattori di rischio in futuro con una precisione fino al 77%.
