2025. 09. 30. - 08:30
Hamar kiderül a kardiometabolikus betegségek esélye mesterséges intelligenciával
Előre jelezheti a kardiometabolikus betegségek kockázatát a mesterséges intelligencia-vezérelt testösszetétel-mérés.
A mesterséges intelligencia-alapú testösszetétel-mérés képes előrejelezni a kardiometabolikus betegségek kockázatát.
Ismert kardiometabolikus betegségek mozgatója például az elhízás – vagyis a felesleges zsír felhalmozódása a szervezetben. A szívbetegség, a stroke, a 2-es típusú cukorbetegség és a vesebetegség mind összefüggésben van vele.
Egy személy kockázatának teljes képét megalkotni azonban nehezebb, mint gondolnánk. A hagyományos mérések – így a testtömegindex (BMI) - nem tökéletesek, mivel összekeverik a zsírt és az izomtömeget és nem rögzítik, hol is található a testben a zsír.
Pontos részletek mesterséges intelligenciával
A Mass General Brigham kutatói és kollégáik készítettek egy tanulmányt, mely szerint egy, a testösszetétel mérésére tervezett mesterséges intelligencia-vezérelt eszköz mindössze 3 perc alatt képes pontosan rögzíteni a részleteket egy testvizsgálatból.
A kutatók eredményei az Annals of Internal Medicine című folyóiratban jelentek meg. Olvasd el: Májbetegség azonosításában is alapos a mesterséges intelligencia
Hamar kiderül a kardiometabolikus betegségek esélye mesterséges intelligenciával
Azt mutatják, hogy nem minden zsír egyformán káros és rávilágítanak a lehetőségre, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazható a rutinvizsgálatokból származó adatok újrafelhasználására.
„Reméljük, ezeket az eredményeket fel lehet használni egy „opportunista szűrőeszköz” kifejlesztéséhez, amely átalakítja a kórházban végzett meglévő MRI- és CT-vizsgálatokat, s így meg lehet találni a betegeket, akiknek kockázatos a testösszetétele, de esetükben erre nem figyelnek fel. Ők igazán profitálhatnak a célzott cukorbetegség és a szív- és érrendszeri betegségek megelőzéséből” – mondta a társszerző, Vineet K. Raghu, Ph.D., a Massachusetts General Brigham Szív- és Érrendszeri Intézet számítástechnikusa.
Raghu és kollégái prospektív kohorszvizsgálatot végeztek az Egyesült Királyság Biobankjának adatain.
A kutatók több mint 33 ezer felnőtt teljes testes MRI-felvételeit használták fel, akiknek korábban nem volt cukorbetegségük vagy szív- és érrendszeri eseményük, s akiket átlagosan 4,2 évig követtek nyomon.
A csapat megállapította, hogy a zsigeri zsírszövet, azaz a hasi szerveket körülvevő zsír és az izomban lévő zsírlerakódások szorosan összefüggtek a cukorbetegség és a szív- és érrendszeri betegségek rizikójával az olyan standard elhízási mutatókon túl, mint a BMI és a derékbőség, nőknél és férfiaknál ez egyformán megmutatkozott. Emellett az utóbbiaknál az alacsonyabb vázizomzat-térfogat szorosan összefüggött a kockázattal.
További vizsgálatokra van azonban szükség annak megállapításához, hogy eredményeik általánosíthatók-e, s hogy a mesterséges intelligencia megbízhatóan képes-e mérni ezeket a testösszetétel-mutatókat a rutinvizsgálatokból – jegyezték meg a kutatók.
További validációval egy mesterséges intelligencia-vezérelt megközelítés segíthet a rutinszerű képalkotás kihasználásában a magas kockázatú betegek azonosításában - tették hozzá.
B.A.
