Los modelos de aprendizaje automático con RM convencional predicen el empeoramiento clínico en la esclerosis múltiple

Según investigadores de Italia, es posible la identificación temprana de pacientes con esclerosis múltiple (EM) con alto riesgo de deterioro clínico y cognitivo mediante RM convencional y aprendizaje automático.

Los investigadores recopilaron imágenes de RM cerebral ponderada en T1 y T2 de más de 370 pacientes con EM, a través de la Iniciativa italiana de red de neuroimagen (Italian Neuroimaging Network Initiative). También se registraron los cambios en el funcionamiento clínico (escala ampliada del estado de discapacidad [Expanded Disability Status Scale, EDSS]) y el funcionamiento cognitivo (prueba de símbolos y dígitos [Symbol Digit Modalities Test, SDMT]) durante un periodo de 2 años.