Inteligencia artificial en el diagnóstico de la gravedad de la diabetes

Inteligencia artificial en el diagnóstico de la gravedad de la diabetes

Un equipo de investigadores utilizó tecnología no invasiva de alta resolución para obtener imágenes de pequeños vasos sanguíneos que se encuentran debajo de la piel de pacientes diabéticos y utilizó un algoritmo de inteligencia artificial para formular una "puntuación" que puede usarse para determinar la gravedad de la enfermedad. enfermedad. Una vez que esta tecnología sea portátil, podrá utilizarse para controlar la eficacia del tratamiento, según New Atlas, citando la revista Nature Biomedical Engineering.

Microangiopatía

La microangiopatía, en la que las paredes de los capilares sanguíneos se vuelven tan gruesas y débiles que sangran, pierden proteínas y ralentizan el flujo sanguíneo, es una complicación importante de la diabetes, que puede afectar muchos órganos del cuerpo, incluida la piel.

Investigadores de la Universidad Técnica de Munich han desarrollado TUM, un método para obtener imágenes detalladas de los vasos sanguíneos debajo de la piel de pacientes diabéticos utilizando inteligencia artificial para determinar cuantitativamente la gravedad de la afección.

Imágenes audiovisuales

Las imágenes optoacústicas utilizan pulsos de luz para generar ondas de ultrasonido dentro del tejido. Pequeñas expansiones y contracciones en el tejido que rodea las moléculas, que absorben fuertemente la luz, crean señales que son registradas por sensores y convertidas en imágenes de alta resolución. La proteína hemoglobina, transportadora de oxígeno, es una de estas moléculas que absorben la luz y, al estar concentrada en los vasos sanguíneos, la imagen optoacústica produce imágenes detalladas de los vasos sanguíneos que otras técnicas no quirúrgicas no pueden producir, además de ser un procedimiento rápido y no No utilizar radiación.

Más profundidad y detalle

En el nuevo estudio, los investigadores desarrollaron un método de imágenes óptico-acústico específico llamado RSOM, que puede adquirir datos sobre diferentes profundidades de la piel simultáneamente hasta una profundidad de 1 milímetro, lo que, según Angelos Karlas, el investigador principal del estudio, logra. "Más profundidad y detalle que otros métodos ópticos".

tecnología RSOM

Los investigadores utilizaron la tecnología RSOM para tomar imágenes de la piel de las piernas de 75 pacientes diabéticos y un grupo de control de 40 personas y utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial para identificar características clínicamente relevantes asociadas con las complicaciones de la diabetes. Los investigadores crearon una lista de 32 cambios particularmente importantes en la microvasculatura de la piel, incluido el diámetro de los vasos sanguíneos y la cantidad de ramas que tienen.

Número de vasos sanguíneos

Los investigadores observaron que el número de vasos y ramas en la capa de la piel disminuye en los pacientes diabéticos, pero aumenta en la epidermis más cercana a la superficie de la piel. Las 32 características identificadas por los investigadores se vieron afectadas por la progresión y la gravedad de la enfermedad. Al recopilar las 32 características, el equipo de investigación calculó una "puntuación de microangiopatía", que vincula el estado de los pequeños vasos sanguíneos de la piel y la gravedad de la diabetes.

A menor coste y en pocos minutos

Vassilis Ntziachristos, investigador del estudio, afirmó que utilizando "la tecnología RSOM es posible describir cuantitativamente los efectos de la diabetes", y explicó que "con la capacidad emergente de hacer que RSOM sea portátil y rentable, estos resultados abrirán un nuevo camino". monitorear continuamente la condición de los afectados: más de 400 millones de personas”. Personas en todo el mundo. En el futuro, con pruebas rápidas e indoloras, bastarán sólo unos minutos para determinar si los tratamientos están surtiendo efecto, incluso estando el paciente en casa.

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