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



Crédito: CC0 Public Domain

Un estudio muestra que un modelo de red neuronal profunda puede predecir con precisión la edad cerebral de pacientes sanos basándose en los datos de electroencefalograma registrados durante un estudio de sueño nocturno, y los índices de edad cerebral predichos por EEG muestran características únicas dentro de poblaciones con diferentes enfermedades.

El estudio encontró que el modelo predijo la edad con un error absoluto medio de solo 4,6 años. Había una relación estadístico significativa entre el índice absoluto de la edad de cerebro y la epilepsia y los desordenes de asimiento, movimiento, marcadores elevados de la respiración sueño-desordenada (es decir, índice del apnea-hypopnea e índice del despertar), y eficacia baja del sueño. El estudio también encontró que los pacientes con diabetes, depresión, somnolencia diurna excesiva severa, hipertensión y / o problemas de memoria y concentración mostraron, en promedio, un índice de edad cerebral elevado en comparación con la muestra de población sana.

Según los autores, los resultados demuestran que estas condiciones de salud están asociadas con desviaciones de la edad predicha de la edad cronológica.

"Si bien los médicos solo pueden estimar o cuantificar de manera grosera la edad de un paciente en función de su EEG, este estudio muestra que un modelo de inteligencia artificial puede predecir la edad de un paciente con alta precisión", dijo el autor principal Yoav Nygate, ingeniero senior de IA en EnsoData. "La precisión del modelo permite cambios en la edad predicha desde la edad cronológica para expresar correlaciones con las principales familias de enfermedades y comorbilidades. Esto presenta el potencial para identificar nuevos fenotipos clínicos que existen dentro de las señales fisiológicas utilizando desviaciones del modelo de IA".

Los investigadores entrenaron un modelo de red neuronal profunda para predecir la edad de los pacientes que usan señales de EEG sin procesar registradas durante los estudios clínicos del sueño realizados mediante polisomnografía nocturna. El modelo se entrenó en 126 241 estudios del sueño, se validó en 6 638 estudios y se probó en un conjunto de 1 172 estudios. La edad del cerebro fue evaluada restando la edad cronológica de los individuos de su edad EEG-predicha (es decir, índice de la edad de cerebro), y después tomando el valor absoluto de esta variable (es decir, índice absoluto de la edad del cerebro). Análisis controlados por factores como el sexo y el índice de masa corporal.

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

El resumen de la investigación fue publicado recientemente en un suplemento en línea de la revista Sleep y se presentará como póster a partir del 9 de junio durante Virtual SLEEP 2021.

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