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Scopri come un’IA rivoluzionaria può diagnosticare l’Alzheimer con l’80% di precisione

Un nuovo algoritmo dell'Università di Boston promette di prevedere il morbo di Alzheimer con un'accuratezza straordinaria, aprendo la strada a diagnosi precoci e interventi mirati.
  • L'algoritmo predittivo ha mostrato una precisione del 78,5% nel prevedere l'Alzheimer entro sei anni.
  • Il modello è stato addestrato utilizzando 160 colloqui di persone tra i 63 e i 97 anni.
  • L'Alzheimer colpisce oltre 40 milioni di persone nel mondo, secondo l'OMS.

Un team di ricerca dell’Università di Boston ha sviluppato un algoritmo innovativo in grado di prevedere, con una precisione prossima all’80 percento, quali persone con declino cognitivo lieve svilupperanno il morbo di Alzheimer entro sei anni. Questa scoperta rappresenta un significativo passo avanti nel campo della diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative, offrendo nuove opportunità per interventi tempestivi e mirati.

Il Metodo di Previsione Basato sulla Voce

Il modello di apprendimento automatico sviluppato dai ricercatori è in grado di cogliere segnali di demenza incipiente dalle parole pronunciate durante una registrazione vocale. Le persone coinvolte nella sperimentazione avevano tutte un principio di declino cognitivo, e l’IA è stata in grado di distinguere chi avrebbe mantenuto una condizione stabile e chi sarebbe andato incontro alla più diffusa forma di demenza. Secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), l’Alzheimer colpisce oltre 40 milioni di persone nel mondo.

Per addestrare e sviluppare il nuovo algoritmo predittivo, il team di ricerca, guidato dal professor John C. Pasqualides, ha utilizzato i dati raccolti dal Framingham Heart Study dell’Università di Boston. Questa indagine a lungo termine, originariamente focalizzata sulla salute cardiovascolare dei partecipanti, include anche registrazioni vocali che evidenziano segni di declino cognitivo. Analizzando le cartelle cliniche dei pazienti, i ricercatori hanno potuto determinare chi aveva sviluppato l’Alzheimer e chi no, fornendo al modello di apprendimento automatico tutte le registrazioni vocali necessarie per riconoscere i segnali della demenza.

Risultati e Implicazioni della Ricerca

Il modello ha utilizzato oltre 160 colloqui di persone tra i 63 e i 97 anni, di cui 76 hanno mantenuto un deterioramento cognitivo lieve mentre altre 90 sono andate incontro all’Alzheimer. L’IA ha analizzato i dati sociodemografici, le diagnosi, lo stato della malattia e la voce dei partecipanti, trovando una stretta correlazione tra le parole espresse durante i colloqui e il peggioramento del declino cognitivo verso l’Alzheimer.

Nella seconda fase dello studio, il modello è stato testato utilizzando le restanti registrazioni vocali del Framingham Heart Study per verificare se fosse in grado di prevedere quali persone avrebbero sviluppato l’Alzheimer nei successivi sei anni. I risultati hanno dimostrato una notevole precisione, con un’accuratezza del 78,5 percento e una sensibilità dell’81,1 percento nel predire la progressione da declino cognitivo lieve ad Alzheimer in questo arco temporale.

Verso un Futuro di Diagnosi Precoce e Accessibile

Uno degli aspetti più interessanti della ricerca è che le registrazioni vocali utilizzate erano di scarsa qualità, con rumore di fondo e disturbi, e non erano pensate per questo scopo. Questo suggerisce che registrazioni ad hoc di qualità superiore potrebbero ulteriormente aumentare la capacità dell’algoritmo di identificare chi si ammalerà di demenza e chi no. L’IA non si basa sulla velocità della conversazione o sull’eloquio, ma sulla struttura delle parole espresse.

L’Alzheimer è una malattia incurabile, e la diagnosi precoce è cruciale per migliorare gli effetti delle terapie. Ad esempio, l’anticorpo monoclonale donanemab della Ely Lilly è in grado di rallentare del 35 percento il declino cognitivo in pazienti con forme lievi di demenza. Questo risultato storico, associato alla diagnosi precoce, può rappresentare una svolta nel trattamento dell’Alzheimer per milioni di persone.

Metodi di diagnosi precoce efficaci sono considerati di fondamentale importanza dagli esperti. Una semplice registrazione vocale è una procedura più rapida e a basso costo rispetto agli esami tradizionali per la diagnosi dell’Alzheimer. Molti pazienti non si sottopongono ai test per questo motivo. Gli autori dello studio stanno pensando a un’applicazione per smartphone che possa carpire i segni della demenza attraverso semplici conversazioni domestiche o colloqui con specialisti, individuando precocemente le persone a rischio e indirizzandole verso trattamenti preventivi.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’innovativo algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato dall’Università di Boston rappresenta un significativo passo avanti nella diagnosi precoce dell’Alzheimer. Utilizzando registrazioni vocali, l’IA è in grado di prevedere con una precisione del 78,5 percento quali persone con lieve deterioramento cognitivo svilupperanno la demenza nei successivi sei anni. Questo approccio potrebbe rivoluzionare lo screening del deterioramento cognitivo, rendendolo più accessibile e meno costoso.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’apprendimento automatico (machine learning) è una branca dell’intelligenza artificiale che si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un minimo di intervento umano.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: Il riconoscimento vocale avanzato utilizza reti neurali profonde (deep neural networks) per analizzare e interpretare il linguaggio naturale, permettendo di identificare sottili cambiamenti nel modo di parlare che possono essere indicativi di declino cognitivo.

Questa ricerca non solo apre nuove strade per la diagnosi precoce dell’Alzheimer, ma stimola anche una riflessione più ampia sull’importanza dell’innovazione tecnologica nella medicina e nella cura delle malattie neurodegenerative.


Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)
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