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En este trabajo, se estableció una metodología de soporte al diagnostico de la enfermedad de Alzheimer (AD), principalmente

en sus etapas de Deterioro Cognitivo Leve (MCI) ocasionado por AD y demencia ocasionada por AD.

Para este fin fueron obtenidos casos clínicos de dos proyectos de investigación en demencia

del tipo AD de reconocida trayectoria: las bases de datos Alzheimer's Disease

Neuroimaging Initiative (ADNI) (www.loni.ucla.edu/ADNI) y la base de datos The

Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) (http://www.oasis-brains.org/).

Asimismo, fueron establecidas dos tareas principales: la selección de variables predictoras

de AD y la construcción de modelos de clasificacion basados en máquinas

de soporte vectorial (SVM), entrenados a partir de las variables seleccionadas. Las

variables predictoras seleccionadas estuvieron conformadas por biomarcadores morfométricos y características socio-demográficas y neuropsicológicas. Estas variables

deberan ser útiles para la discriminación de casos clínicos en tres estados: (1) Estado

normal (generalmente personas mayores sanas);

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(2) Estado MCI ocasionado por

AD; y (3) Etapa de demencia ocasionada por AD. Por otro lado, los modelos SVM

estarán enfocados a dos tareas principales: (1) Diagnóstico de AD mediante la discriminación entre sujetos sanos y sujetos con AD; y (2) Predicción de AD, orientada

a la discriminación de sujetos MCI con riesgo de convertirse a AD y sujetos MCI

sin riesgo de conversión. Asimismo, estos modelos deberán garantizar resultados

aceptables, respecto a la sensibilidad y especificidad de las tareas de clasificación.

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Los resultados obtenidos en esta investigación son prometedores. Por un lado, el

subconjunto de variables seleccionadas como relevantes para el diagnóstico de AD,

tienen correlación con los resultados de investigaciones previas. Asimismo, en la

etapa de testeo, los resultados demostraron que los modelos SVM son de gran utilidad

para el soporte diagnóstico clínico de esta enfermedad, siendo capaces de discriminar

sujetos con AD de sujetos sanos (diagnóstico) con una exactitud mayor al 99% y

distinguir a los sujetos MCI con riesgo de conversión a AD de los sujetos MCI sin

riego de conversión (predicción) con una exactitud superior al 94%.

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[[Media:Draft_Samper_847403704_3602_M131.pdf|M131.pdf]]

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==References==

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