L’intelligenza artificiale può portare ad una diagnosi precoce dell’Alzheimer, migliorando la capacità degli esami 
radiologici cerebrali di predire il morbo sei anni prima della diagnosi finale. Lo ha dimostrato uno studio capitanato dall’università della California e pubblicato sulla rivista Radiology. I ricercatori si sono concentrati sui cambiamenti metabolici collegati alla malattia, e in particolare sulle variazioni nell’assorbimento del glucosio in determinate regioni del cervello. Nello studio è stato messo a punto un algoritmo di apprendimento profondo – un tipo di intelligenza artificiale in cui la macchina impara da esempi in modo simile all’uomo – in grado di individuare i cambiamenti metabolici predittivi della malattia di Amzheimer.
Gli esperti hanno allenato l’algoritmo sottoponendogli i risultati di duemila Pet con fluorodesossiglucosio, un tipo di imaging biomedico con cui si valuta l’assorbimento del glucosio nelle cellule cerebrali.
Le immagini, relative a un migliaio di pazienti, sono state fornite dall’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. In seguito i ricercatori hanno messo alla prova l’algoritmo su immagini indipendenti relative a 40 diversi pazienti. “L’algoritmo ha raggiunto una sensibilità del 100% nel rilevare la malattia, in media, oltre sei anni prima della diagnosi finale”, spiegano gli studiosi. Sebbene il test sia su piccola scala e abbia bisogno di essere validato da uno studio più ampio, “l’algoritmo potrebbe essere uno strumento utile per arrivare a una diagnosi precoce e quindi per dare l’opportunità di un intervento terapeutico precoce”.
