I modelli di apprendimento automatico basati sulla RM convenzionale predicono il peggioramento clinico nella sclerosi multipla

Secondo dei ricercatori in Italia, l’identificazione precoce dei pazienti affetti da sclerosi multipla (SM) ad alto rischio di deterioramento clinico e cognitivo è possibile utilizzando la diagnostica per immagini con risonanza magnetica (RM) convenzionale e l’apprendimento automatico.

I ricercatori hanno raccolto immagini RM cerebrali pesate in T2 e T1 da oltre 370 pazienti affetti da SM, utilizzando l’Iniziativa italiana Neuroimaging Network. Sono state inoltre raccolte le variazioni nel funzionamento clinico (Scala estesa dello stato di disabilità [Expanded Disability Status Scale, EDSS]) e nel funzionamento cognitivo (Test di associazione simboli-numeri [Symbol Digit Modalities Test, SDMT]) nell’arco di un periodo di 2 anni.