Ferramenta de IA para detectar características da doença de Alzheimer

O estudo, publicado na revista Nature Communications, é uma prova de conceito para uma abordagem de aprendizado de máquina para distinguir marcadores críticos da doença neurodegenerativa.

AlzheimerAs placas amilóides são aglomerados de fragmentos de proteínas no cérebro de pessoas com doença de Alzheimer que destroem as conexões das células nervosas, disseram pesquisadores da Universidade da Califórnia em Davis, nos Estados Unidos. (Foto por Thinkstock Images)

Os pesquisadores descobriram uma maneira de ensinar um computador a detectar com precisão uma das marcas da doença de Alzheimer no tecido cerebral humano usando inteligência artificial (IA).

O estudo, publicado na revista Nature Communications , é uma prova de conceito para uma abordagem de aprendizado de máquina para distinguir marcadores críticos da doença neurodegenerativa.



As placas amilóides são aglomerados de fragmentos de proteínas no cérebro de pessoas com doença de Alzheimer que destroem as conexões das células nervosas, disseram pesquisadores da Universidade da Califórnia, Davis (UC Davis), nos Estados Unidos.



Assim como o Facebook reconhece rostos com base em imagens capturadas, a ferramenta de aprendizado de máquina pode ver se uma amostra de tecido cerebral tem um tipo de placa amilóide ou outro, e faz isso muito rapidamente.

As descobertas sugerem que o aprendizado de máquina pode aumentar a experiência e a análise de um neuropatologista especialista.



A ferramenta permite que eles analisem milhares de vezes mais dados e façam novas perguntas que não seriam possíveis com os recursos limitados de processamento de dados até mesmo dos especialistas humanos mais altamente treinados.

Ainda precisamos do patologista, disse Brittany N Dugger, professora assistente da UC Davis e principal autora do estudo.

Esta é uma ferramenta, como um teclado para escrever. Como os teclados ajudaram na escrita de fluxos de trabalho, a patologia digital combinada com o aprendizado de máquina pode ajudar nos fluxos de trabalho de neuropatologia, disse Dugger.



Ela fez parceria com Michael J. Keizer, um professor assistente da University of California, San Francisco (UCSF), para determinar se eles poderiam ensinar um computador a automatizar o laborioso processo de identificação e análise de pequenas placas amilóides de vários tipos em grandes fatias de humanos autopsiados tecido cerebral.

Keizer e sua equipe projetaram uma rede neural convolucional (CNN), um programa de computador projetado para reconhecer padrões com base em milhares de exemplos marcados por humanos.

A equipe desenvolveu um método que permitiu anotar ou rotular rapidamente dezenas de milhares de imagens de uma coleção de meio milhão de imagens em close-up de tecido de 43 amostras de cérebros saudáveis ​​e doentes.



Como um serviço de namoro por computador que permite aos usuários deslizar para a esquerda ou direita para rotular a foto de alguém como quente ou não, eles desenvolveram uma plataforma da web que permitiu a Dugger olhar uma por vez em regiões altamente ampliadas de placas em potencial e rotular rapidamente o que ela viu lá.

Essa ferramenta de patologia digital - que os pesquisadores chamaram de blob ou não - permitiu a Dugger anotar mais de 70.000 bolhas, ou candidatos a placas, a uma taxa de cerca de 2.000 imagens por hora.

A equipe da UCSF usou esse banco de dados de dezenas de milhares de imagens de exemplo rotuladas para treinar seu algoritmo de aprendizado de máquina CNN para identificar diferentes tipos de alterações cerebrais vistas na doença de Alzheimer.



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Isso inclui discriminar entre as chamadas placas tubulares e difusas e identificar anormalidades nos vasos sanguíneos.

Os pesquisadores mostraram que seu algoritmo pode processar uma lâmina de fatia inteira do cérebro com 98,7 por cento de precisão, com velocidade limitada apenas pelo número de processadores de computador que eles usaram.

O artigo acima é apenas para fins informativos e não se destina a substituir o conselho médico profissional. Sempre procure a orientação de seu médico ou outro profissional de saúde qualificado para qualquer dúvida que possa ter sobre sua saúde ou condição médica.