La inteligencia artificial diagnostica mejor el Alzheimer en las mujeres que en los hombres

Un equipo internacional de investigación ha examinado el potencial sesgo frente a sexo y edad de uno de los clasificadores más avanzados para el diagnóstico del Alzheimer (EA), basado en técnicas de Machine Learning (ML) aplicadas a la resonancia. Los resultados revelan que la fiabilidad de la inteligencia artificial es significativamente superior en las mujeres que en los hombres, a pesar de presentar ambos sexos un índice clínico similar, lo que descarta que la disparidad sea atribuible a diferencias en la severidad de la enfermedad.

Kerstin Ritter, investigadora de la Universidad Médica Charité de Berlín y directora del estudio, afirma que en los últimos años han sido desarrollados múltiples algoritmos de ML dirigidos a diagnosticar la EA, partiendo de la información estructural proporcionada por la resonancia magnética. Entre ellos, los basados en redes neurales convolutas ofrecen como ventaja adicional su capacidad de operar sobre imágenes con escaso nivel de procesamiento. Sin embargo, estos algoritmos son frecuentemente entrenados con conjuntos de datos en los que puede existir un desequilibrio con respecto a la raza, el sexo o la edad, asegura Ritter. A ello se añade que algunos estudios de investigación médica han incluido mayoritariamente a hombres. Incluso en los que han incluido una proporción de mujeres, los resultados raramente son analizados por separado, lo que ha conducido, por ejemplo, al infradiagnóstico del infarto de miocardio en mujeres, debido a que sus síntomas difieren de los de los hombres, señala la investigadora. A pesar de haber incluido el mismo número de hombres y mujeres, el actual trabajo demuestra que en estas últimas las redes convolutas ofrecen mayor sensibilidad y especificidad en la diagnosis de la EA, que no son consecuencia del establecimiento de un umbral subóptimo en los hombres.

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