bueno en primer lugar yo creo que no es muy necesario incidir sobre la importancia que tiene el intentar diagnosticar enfermedades como tipo Alzheimer o otras eh de deterioro cognitivo eh debido a la implicación social y económica que esto tiene para toda la sociedad Entonces en este sentido bueno en el grupo lo que se planteó con la visita de una estudiante italiana es empezar a trabajar en modelos de de Deep learning de aprendizaje profundo en el que intentáramos explotar al máximo la posible información que hay de estos pacientes el problema que existe cuando se hace el
diagnóstico eh cuando se asisten a las consultas médicas es que no siempre se hacen el mismo tipo de pruebas que son pruebas al final complementarias es decir tenemos diferentes tipos de imágenes médicas donde unas nos dan un tipo de información y otras un tipo de información complementaria pero cuando se generan las bases de datos o en la vida real en los hospitales en Unas fechas tenemos un tipo de imágenes en otras fechas tenemos otro tipo de imágenes y solo en contadas ocasiones tenemos los pares de imágenes entonces eh lo que se hace normalmente es Pues
trabajar con un tipo de imagen o con otra lo que hemos hecho nosotros ha sido una estructura que incorporaba toda esta información y Para ello se generaron tres modelos de Deep learning uno que trabajaba solamente con resonancia magnética otro solamente con Pet y y otro que se entrenaba y adquiría la información de los pares finalmente se unieron estos tres modelos con el objetivo de que si un paciente a lo largo de todo su historial clínico tienen diferentes fechas e resonancia magnética Pet o los dos se pudiera como decía antes extraer toda la información posible y
hacer el diagnóstico lo más aproximado para ver en qué estado está el paciente si es normal desde el punto de vista cognitivo si tiene una demencia media o una demencia severa
