Um algoritmo de inteligência artificial programado pelo Dr. Jae Ho Sohn foi capaz de examinar PET scans de cérebros humanos e de detectar indicadores da doença de Alzheimer com um alto nível de confiança, 6 anos antes, em média, do diagnóstico final dos pacientes.

Para treinar o algoritmo, o Dr. Sohn utilizou imagens de um enorme banco público de PET scans (o Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative-ADNI) de pacientes que foram eventualmente diagnosticados com doença de Alzheimer, transtorno cognitivo leve, ou sem doença.

Depois de treinarem o algoritmo com 1.921 exames, os cientistas o testaram em dois novos bancos de dados de imagens para avaliar a sua performance. O primeiro constou de 188 imagens que vieram da mesma base de dados ADNI e que ainda não haviam sido apresentadas ao algoritmo. O segundo foi um conjunto totalmente novo de exames de 40 pacientes que haviam sido encaminhados ao Centro de Memória e Envelhecimento da UCSF.

O algoritmo identificou corretamente 92 por cento dos pacientes que desenvolveram a doença de Alzheimer no primeiro conjunto de dados e 98 por cento no segundo conjunto de teste. Além disso, ele fez essas previsões em média 75,8 meses- ou pouco mais de seis anos- antes que os pacientes recebessem o diagnóstico final.

Fonte: Kottke.org