Kunsmatige intelligensie in die diagnose van diabetes erns

Kunsmatige intelligensie in die diagnose van diabetes erns

'n Span navorsers het hoë-resolusie, nie-indringende tegnologie gebruik om beelde te verkry van klein bloedvate wat onder die vel van diabetiese pasiënte gevind is, en 'n kunsmatige intelligensie-algoritme gebruik om 'n "telling" te formuleer wat gebruik kan word om die erns van die siekte. Sodra hierdie tegnologie draagbaar is, kan dit gebruik word om die doeltreffendheid van behandeling te monitor, volgens New Atlas, met verwysing na die joernaal Nature Biomedical Engineering.

Mikroangiopatie

Mikroangiopatie, waarin die wande van bloedkapillêre so dik en swak word dat hulle bloei, proteïen lek en stadige bloedvloei is 'n groot komplikasie van diabetes, wat baie organe in die liggaam kan beïnvloed, insluitend die vel.

Navorsers van die Tegniese Universiteit van München het TUM ontwikkel, 'n metode vir die verkryging van gedetailleerde beelde van bloedvate onder die vel van diabetiese pasiënte wat kunsmatige intelligensie gebruik om die erns van die toestand kwantitatief te bepaal.

Oudiovisuele beelding

Opto-akoestiese beelding gebruik pulse van lig om ultraklankgolwe binne weefsel te genereer. Klein uitbreidings en sametrekkings in die weefsel wat die molekules omring, wat lig sterk absorbeer, skep seine wat deur sensors opgeneem en in hoë-resolusie beelde omgeskakel word. Die suurstofdraende proteïen hemoglobien is een van hierdie molekules wat lig absorbeer, en aangesien dit in bloedvate gekonsentreer is, produseer opto-akoestiese beelding gedetailleerde beelde van bloedvate wat ander nie-chirurgiese tegnieke nie kan produseer nie, benewens 'n vinnige prosedure en nie bestraling gebruik nie.

Meer diepte en detail

In die nuwe studie het die navorsers 'n spesifieke optiese-akoestiese beeldmetode genaamd RSOM ontwikkel wat data oor verskillende dieptes van die vel gelyktydig tot 'n diepte van 1 millimeter kan verkry, wat Angelos Karlas, die studie se hoofnavorser, gesê het. "meer diepte en detail as ander visuele metodes."

RSOM tegnologie

Die navorsers het RSOM-tegnologie gebruik om beelde te neem van die vel op die bene van 75 diabetiese pasiënte en 'n kontrolegroep van 40 mense en het 'n kunsmatige intelligensie-algoritme gebruik om klinies relevante kenmerke wat met diabeteskomplikasies verband hou, te identifiseer. Die navorsers het 'n lys van 32 besonder belangrike veranderinge in die vel se mikrovaskulatuur geskep, insluitend die deursnee van die bloedvate en die aantal takke wat hulle het.

Aantal bloedvate

Die navorsers het opgemerk dat die aantal vate en takke in die vellaag by diabetiese pasiënte afneem, maar toeneem in die epidermis naaste aan die veloppervlak. Al 32 kenmerke wat deur die navorsers geïdentifiseer is, is deur siekteprogressie en erns beïnvloed. Deur die 32 kenmerke saam te stel, het die navorsingspan 'n "mikroangiopatie-telling" bereken wat die toestand van klein bloedvate in die vel en die erns van diabetes verbind.

Teen laer koste en binne 'n paar minute

Vassilis Ntziachristos, 'n navorser van die studie, het gesê dat die gebruik van "RSOM-tegnologie dit moontlik is om die effekte van diabetes kwantitatief te beskryf," en verduidelik dat "met die opkomende vermoë om RSOM draagbaar en koste-effektief te maak, hierdie resultate 'n nuwe manier sal oopmaak. om voortdurend die toestand van diegene wat geraak word – meer as 400 miljoen mense te monitor.” Mense regoor die wêreld. In die toekoms, met vinnige en pynlose toetse, sal dit net 'n paar minute neem om te bepaal of behandelings 'n effek het, selfs terwyl die pasiënt by die huis is.

Boogskutter liefdeshoroskoop vir die jaar 2024