Un team dell’Università di Cambridge, coordinato da Zoe Kourtzi, ha sviluppato un modello di apprendimento automatico, basato su Intelligenza Artificiale, in grado di prevedere se e quanto velocemente un individuo con lievi problemi di memoria e di elaborazione del pensiero andrà incontro alla malattia di Alzheimer. Lo strumento, secondo la ricerca pubblicata da eClinical Medicine, è risultato più accurato degli attuali strumenti diagnostici clinici fornendo una previsione esatta in quattro casi su cinque.

Per implementare il modello i ricercatori hanno utilizzato dati raccolti da oltre 400 individui attraverso test cognitivi ed esami di risonanza magnetica che ne hanno valutato la struttura cerebrale. Il modello è stato poi testato utilizzando i dati di altri 600 pazienti real-world e i dati longitudinali di 900 persone provenienti da Regno Unito e Singapore.
L’algoritmo è stato in grado di distinguere tra le persone con deterioramento cognitivo lieve stabile e quelle che invece hanno progredito verso la malattia di Alzheimer in un periodo massimi di tre anni. Inoltre è riuscito a identificare correttamente gli individui che hanno sviluppato la malattia di Alzheimer nell’82% dei casi e di identificare correttamente quelli che non lo hanno sviluppata nell’81%.

Secondo la coordinatrice Zoe Kourtzi il modello “ha il potenziale per migliorare in modo significativo il benessere dei pazienti, individuando quelli che necessitano di cure precoci ed eliminando, al contempo, l’ansia per quei pazienti che secondo le previsioni rimarranno stabili”.

Fonte: eClinicalMedicine 2024

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