Científicos de la Universidad Federal de los Urales (UrFU), junto con un grupo internacional de investigadores, han desarrollado un método para el diagnóstico temprano de enfermedades neurológicas a partir de imágenes de la retina. La tecnología se basa en la inteligencia artificial y ya ha demostrado una alta eficacia en la detección de signos de TDAH, autismo y enfermedad de Parkinson.
El método se basa en el análisis del electrorretinograma, una prueba no invasiva que registra la reacción de la retina a la luz. El algoritmo, creado por especialistas del centro "Inteligencia Artificial" de la UrFU, es capaz no solo de clasificar los resultados como "normal" o "patología", sino también de identificar áreas específicas de la señal asociadas con anomalías. Para ello, se utiliza la IA explicable, un enfoque que permite al médico comprender la lógica del modelo y utilizarlo como herramienta de apoyo a las decisiones.
Nuestros algoritmos son computacionalmente más simples que las redes neuronales, requieren menos datos y recursos, pero al mismo tiempo ofrecen una buena precisión. Este enfoque ayuda a los médicos a verificar de forma rápida y económica la probabilidad de enfermedades
La investigación se llevó a cabo sobre la base de datos recopilados por un consorcio internacional dirigido por el profesor Paul Constable de la Universidad de Flinders (Australia). Los científicos aplicaron métodos de clasificación de series temporales y la biblioteca SHAP, basada en la teoría de juegos, para explicar las predicciones de los modelos. Esto aumentó la transparencia del algoritmo y la confianza en los resultados.
En el futuro, planean adaptar el desarrollo para el diagnóstico de enfermedades de la retina, incluido el glaucoma y la ceguera nocturna congénita, así como para una gama más amplia de trastornos neurodegenerativos.
La detección temprana de la enfermedad de Parkinson o el autismo aumenta significativamente las posibilidades de una terapia exitosa y un ajuste del tratamiento. Para las clínicas rusas, la metodología puede convertirse en una herramienta accesible que reducirá la carga sobre los médicos y acelerará el diagnóstico.
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