2023. 07. 19. - 09:20
Későbbi egészségi állapotunkat jelezheti előre a mesterséges intelligencia
Szoftvert fejlesztenek a kutatók a csontsűrűség-vizsgálatok elemzésére – a mesterséges intelligencia így meg tudja határozni egészségünket későbbi életünkben.
A mesterséges intelligencia képes az egészségi állapot előrejelzésére az élet későbbi szakaszában: a kutatók szoftver fejlesztenek a csontsűrűség-vizsgálatok elemzésére.
A hasi aorta meszesedése (AAC) olyan meszesedés, amely felhalmozódhat a hasi aorta falain belül, s előre jelzi a szív- és érrendszeri betegségek, például a szívroham és a stroke kialakulásának kockázatát. Ez igaz az esések, törések és késői demencia rizikója esetében is.
Az oszteoporózis kimutatására használt, géppel végzett általános csontsűrűség-szkennelések könnyedén kimutathatják az AAC-t is.
A képek elemzéséhez azonban magasan képzett, szakértő olvasókra van szükség. A folyamat képenként 5-15 percig tarthat. Olvasd el: Nagyot lendíthet az egészségügyön a mesterséges intelligencia
Későbbi egészségi állapotunkat jelezheti előre a mesterséges intelligencia
Az Edith Cowan Egyetem (ECU) Tudományos Iskola és az Orvos- és Egészségtudományi Iskola kutatói azonban most egy olyan szoftver kifejlesztésééért fogtak össze, amely sokkal gyorsabban képes elemezni a szkenneléseket. Nagyjából 60 ezer képpel végez egyetlen nap alatt.
A kutatók az eBioMedicine folyóiratban jelentették meg tanulmányukat. Olvasd el: 20 másodperc alatt észleli a szívbetegségeket a mesterséges intelligencia
Joshua Lewis kutató, a Heart Foundation Future Leader munkatársa elmondta: ez a jelentős hatékonyságnövekedés kulcsfontosságú lesz abban, hogy az AAC a kutatásban széles körben elterjedjen. Segít az embereknek elkerülni az egészségügyi problémák későbbi kialakulását.
„Mivel ezek a képek és az automatizált pontszámok gyorsan és egyszerűen megszerezhetők a csontsűrűség-tesztek során, ez a jövőben új megközelítésekhez vezethet a szív- és érrendszeri betegségek korai felismerésében, valamint a betegségek rutin klinikai gyakorlat során történő megfigyelésében” – mondta Joshua Lewis.
Valóban multidiszciplináris globális erőfeszítésről van szó, mivel az eredmények az ECU, a University of WA, a University of Minnesota, a Southamptoni, a Manitobai Egyetem, a Marcus Institute for Aging Research és a Hebrew Senior Life Harvard Medical School közötti nemzetközi együttműködésből származtak.
S noha nem ez az első algoritmus, amelyet az AAC értékelésére fejlesztettek ki ezekből a képekből, a tanulmány a legnagyobb a maga nemében - a leggyakrabban használt csontsűrűség-gép modelleken alapult, s ez az első, amelyet valós környezetben, képek segítségével teszteltek, rutin csontsűrűség-vizsgálat részeként.
L.A.
