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Los investigadores investigan los vínculos entre el reconocimiento facial y la enfermedad de Alzheimer — ScienceDaily

31 de mayo de 2022

En los últimos años, la enfermedad de Alzheimer ha ido en aumento en todo el mundo y rara vez se diagnostica en una etapa temprana cuando aún se puede controlar de manera efectiva. Usando inteligencia artificial, los investigadores de KTU realizaron un estudio para identificar si las interfaces humano-computadora podrían adaptarse para que las personas con problemas de memoria reconozcan un objeto visible frente a ellos.

Rytis Maskeliūnas, investigador del Departamento de Ingeniería Multimedia de la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU), considera que la clasificación de la información visible en el rostro es una función humana cotidiana: «Mientras se comunica, el rostro nos ‘cuenta’ el contexto de la conversación, especialmente desde un punto de vista emocional, pero ¿podemos identificar estímulos visuales basados ​​en señales cerebrales?»

El procesamiento visual del rostro humano es complejo. Información como la identidad de una persona o su estado emocional puede ser percibida por nosotros, analizando los rostros. El objetivo del estudio fue analizar la capacidad de una persona para procesar información contextual del rostro y detectar cómo responde una persona.

La cara puede indicar los primeros síntomas de la enfermedad.


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Según Maskeliūnas, muchos estudios demuestran que las enfermedades cerebrales pueden analizarse potencialmente mediante el examen de los músculos faciales y los movimientos oculares, ya que los trastornos cerebrales degenerativos afectan no solo la memoria y las funciones cognitivas, sino también el sistema nervioso craneal asociado con los movimientos faciales (especialmente oculares) mencionados anteriormente.

Dovilė Komolovaitė, graduado de la Facultad de Matemáticas y Ciencias Naturales de KTU, coautor del estudio, compartió que la investigación ha aclarado si un paciente con la enfermedad de Alzheimer procesa visualmente las caras visibles en el cerebro de la misma manera que las personas sin la enfermedad.

«El estudio utiliza datos de un electroencefalógrafo, que mide los impulsos eléctricos en el cerebro», dice Komolovaitė, quien actualmente estudia una maestría en el programa de Inteligencia Artificial en la Facultad de Informática.

En este estudio, el experimento se realizó en dos grupos de individuos: sanos y afectados por la enfermedad de Alzheimer.

«Las señales cerebrales de una persona con Alzheimer suelen ser significativamente más ruidosas que las de una persona sana», dice Komolovaitė, y enfatiza que esto se correlaciona con una razón que hace que sea más difícil para una persona concentrarse y estar atenta cuando experimenta los síntomas de la enfermedad de Alzheimer.

Se mostraron fotos de rostros de personas durante el estudio.

El estudio seleccionó a un grupo de personas mayores compuesto por mujeres mayores de 60 años: «La edad avanzada es uno de los principales factores de riesgo para la demencia, y dado que los efectos del género se notaron en las ondas cerebrales, el estudio es más preciso cuando solo se elige un grupo de género».

Durante el estudio, cada participante realizó experimentos de hasta una hora de duración, durante los cuales se muestran fotografías de rostros humanos. Según el investigador, estas fotos fueron seleccionadas de acuerdo con varios criterios: en el análisis de la influencia de las emociones, se muestran rostros neutrales y temerosos, mientras que en el análisis del factor familiaridad, se indican personas conocidas y elegidas al azar a los participantes del estudio.

Para saber si una persona ve y entiende correctamente una cara, se pidió a los participantes del estudio que pulsaran un botón después de cada estímulo para indicar si la cara mostrada es invertida o correcta.

“Incluso en esta etapa, un enfermo de Alzheimer comete errores, por lo que es importante determinar si el deterioro del objeto se debe a procesos de memoria o de visión”, dice el investigador.

Inspirado en interacciones de la vida real con pacientes de Alzheimer.

Maskeliūnas revela que su trabajo con la enfermedad de Alzheimer comenzó con su colaboración con la Asociación de la Enfermedad de Huntington, que le abrió los ojos a cómo son realmente estas muchas enfermedades neurodegenerativas.

El investigador también tuvo contacto directo con enfermos de Alzheimer: «Vi que el diagnóstico suele confirmarse demasiado tarde cuando el cerebro ya está dañado de forma irreversible. Aunque no existe una cura eficaz para esta enfermedad, el proceso puede detenerse y sostenerse ganando algo de salud». años de vida».

Hoy podemos ver cómo se adapta la interacción humano-máquina para aliviar la vida de las personas con discapacidad física. Controlar una mano robótica por «pensamiento» o una persona paralizada escribiendo un texto imaginando letras no es un concepto nuevo. Aún así, tratar de comprender el cerebro humano es probablemente una de las tareas más desafiantes que quedan hoy en día.

En este estudio, los investigadores trabajaron con los datos del equipo de electroencefalografía estándar, sin embargo, Maskeliūnas enfatiza que para crear una herramienta práctica, sería mejor usar datos recopilados de microelectrodos invasivos, que pueden medir con mayor precisión la actividad de las neuronas. . Esto aumentaría sustancialmente la calidad del modelo de IA.

«Por supuesto, además de los requisitos técnicos, debe haber un entorno comunitario centrado en facilitar la vida de las personas con la enfermedad de Alzheimer. Aún así, en mi opinión personal, después de cinco años, creo que todavía veremos tecnologías enfocadas en mejorar el físico». y el enfoque en las personas afectadas por enfermedades cerebrales en este campo solo vendrá más tarde», dice Maskeliūnas.

Según la estudiante de maestría Komolovaitė, es necesario un examen clínico con la ayuda de colegas en el campo de la medicina, por lo que esta etapa del proceso llevaría mucho tiempo: «Si queremos utilizar esta prueba como una herramienta médica, un También se necesita un proceso de certificación».