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NEUROLOGÍA

La inteligencia artificial predice la edad del cerebro a partir de señales registradas durante los estudios del sueño

Europa Press · 10 junio 2021

Un nuevo estudio muestra que un modelo de red neuronal profunda puede predecir con exactitud la edad cerebral de pacientes sanos a partir de datos de electroencefalogramas (EEG) registrados durante un estudio del sueño nocturno, y los índices de edad cerebral predichos por el EEG muestran características únicas dentro de poblaciones con diferentes enfermedades.

El estudio descubrió que el modelo predecía la edad con un error absoluto medio de sólo 4,6 años. Existía una relación estadísticamente significativa entre el Índice de Edad Cerebral Absoluto y la epilepsia y los trastornos convulsivos, los ictus, los marcadores elevados de trastornos respiratorios del sueño (índice de apnea-hipopnea e índice de excitación) y la baja eficiencia del sueño.

El estudio también descubrió que los pacientes con diabetes, depresión, somnolencia diurna excesiva grave, hipertensión y/o problemas de memoria y concentración mostraban, de media, un índice de edad cerebral elevado en comparación con la muestra de población sana.

Según los autores, los resultados demuestran que estos problemas de salud se asocian con desviaciones de la edad prevista con respecto a la edad cronológica.

"Mientras que los médicos solo pueden estimar o cuantificar a grandes rasgos la edad de un paciente basándose en su EEG, este estudio demuestra que un modelo de inteligencia artificial puede predecir la edad de un paciente con gran precisión", explica el autor principal Yoav Nygate, ingeniero senior de inteligencia artificial en EnsoData.

"La precisión del modelo permite que los cambios en la edad predicha respecto a la edad cronológica expresen correlaciones con las principales familias de enfermedades y comorbilidades –añade-. Esto presenta el potencial de identificar nuevos fenotipos clínicos que existen dentro de las señales fisiológicas utilizando las desviaciones del modelo de inteligencia artificial".

Los investigadores entrenaron un modelo de red neuronal profunda para predecir la edad de los pacientes utilizando señales de EEG sin procesar registradas durante estudios clínicos del sueño realizados mediante polisomnografía nocturna.

El modelo se entrenó con 126.241 estudios de sueño, se validó con 6.638 estudios y se probó con un conjunto de 1.172 estudios. La edad cerebral se evaluó restando la edad cronológica de los individuos de su edad predicha por el EEG (Índice de Edad Cerebral), y luego tomando el valor absoluto de esta variable (Índice de Edad Cerebral Absoluto). Los análisis controlaron factores como el sexo y el índice de masa corporal.

"Los resultados de este estudio proporcionan una evidencia inicial del potencial de utilizar la inteligencia artificial para evaluar la edad cerebral de un paciente -comenta Nygate-. Nuestra esperanza es que, con la investigación continuada y los estudios clínicos, un índice de edad cerebral se convierta algún día en un biomarcador de diagnóstico de la salud del cerebro, al igual que la presión arterial alta lo es para los riesgos de accidente cerebrovascular y otros trastornos cardiovasculares".

El abstract de la investigación se publica en un suplemento de Sleep y se ha presentado como póster durante el Virtual SLEEP 2021, la reunión anual de las Sociedades Profesionales Asociadas del Sueño, que reúne de forma conjunta a la Academia Americana de Medicina del Sueño y a la Sociedad de Investigación del Sueño.

Referencia: Sleep. 2021. 44(Supp 2):A214. doi: 10.1093/sleep/zsab072.541

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