Un team dell’Università del Texas ad Arlington ha sviluppato uno strumento – basato sull’apprendimento automatico (machine learning, ML) – che aiuta il medico a individuare con precisione la fase clinica in cui si trova il paziente con Malattia di Alzheimer.
Il nuovo metodo codifica le varie fasi cliniche della patologia in un processo chiamato “disease-embedding tree” o DETree, che rappresenta efficacemente i diversi stadi clinici.
La “traiettoria ad albero” riflette la progressione della Malattia di Alzheimer e può quindi essere utilizzata per valutare la condizione clinica del paziente.Il quadro può predire in modo efficiente e accurato uno dei cinque gruppi clinici dello sviluppo della malattia di Alzheimer e può fornire informazioni più approfondite sullo stato della malattia.
I ricercatori dell’Università del Texas hanno testato il metodo su dati provenienti da 266 pazienti inclusi nello studio Alzheimer’s Diseases Neuroimaging Initiative.
Fonte: Pharmacological Research 2024
