Tehisintellekt diabeedi raskusastme diagnoosimisel

Tehisintellekt diabeedi raskusastme diagnoosimisel

Teadlaste meeskond kasutas kõrge eraldusvõimega mitteinvasiivset tehnoloogiat, et saada pilte diabeedihaigete naha alt leitud väikestest veresoontest, ning tehisintellekti algoritmi abil koostas hinde, mida saab kasutada diabeedi raskusastme määramiseks. haigus. Kui see tehnoloogia on kaasaskantav, saab seda kasutada ravi efektiivsuse jälgimiseks, vahendab New Atlas, viidates ajakirjale Nature Biomedical Engineering.

Mikroangiopaatia

Mikroangiopaatia, mille puhul vere kapillaaride seinad muutuvad nii paksuks ja nõrgaks, et need veritsevad, lekivad valku ja aeglustab verevoolu, on diabeedi peamine tüsistus, mis võib mõjutada paljusid kehaorganeid, sealhulgas nahka.

Müncheni tehnikaülikooli teadlased on välja töötanud TUM-i, meetodi, mille abil saadakse tehisintellekti abil haigusseisundi tõsiduse kvantitatiivseks määramiseks tehisintellekti abil diabeeti põdevate patsientide nahaalustest veresoontest üksikasjalikud kujutised.

Audiovisuaalne pildistamine

Optoakustiline pildistamine kasutab koes ultrahelilainete tekitamiseks valgusimpulsse. Molekule ümbritseva koe pisikesed paisumised ja kokkutõmbed, mis neelavad tugevalt valgust, loovad signaale, mis salvestatakse andurite abil ja muudetakse kõrge eraldusvõimega kujutisteks. Hapnikku kandev valk hemoglobiin on üks neist molekulidest, mis neelab valgust ja kuna see on kontsentreeritud veresoontesse, annab optoakustiline pildistamine veresoontest üksikasjalikke pilte, mida muud mittekirurgilised tehnikad ei suuda luua, lisaks sellele, et see on kiire protseduur ja teeb seda. mitte kasutada kiirgust.

Rohkem sügavust ja detaile

Uues uuringus töötasid teadlased välja spetsiifilise optilis-akustilise kujutise meetodi nimega RSOM, mis suudab samaaegselt koguda andmeid erinevate nahasügavuste kohta kuni 1 millimeetri sügavuseni, mida ütles uuringu juhtivteadur Angelos Karlas. "Rohkem sügavust ja detaile kui teised optilised meetodid."

RSOM-tehnoloogia

Teadlased kasutasid RSOM-tehnoloogiat, et teha pilte 75 diabeedihaige ja 40-liikmelise kontrollrühma jalgade nahast ning tehisintellekti algoritmi, et tuvastada diabeedi tüsistustega seotud kliiniliselt olulised tunnused. Teadlased koostasid nimekirja 32 eriti olulisest muutusest naha mikroveresoonkonnas, sealhulgas veresoonte läbimõõt ja nende harude arv.

Veresoonte arv

Teadlased märkisid, et diabeedihaigetel väheneb veresoonte ja okste arv nahakihis, kuid suureneb nahapinnale kõige lähemal asuvas epidermises. Haiguse progresseerumine ja raskusaste mõjutasid kõiki teadlaste tuvastatud 32 tunnust. 32 tunnust koostades arvutas uurimisrühm välja "mikroangiopaatia skoori", mis seob naha väikeste veresoonte seisundi ja diabeedi raskusastme.

Madalamate kuludega ja mõne minutiga

Uuringu teadlane Vassilis Ntziachristos ütles, et "RSOM-tehnoloogia abil on võimalik diabeedi mõjusid kvantitatiivselt kirjeldada", selgitades, et "tekkiva võimalusega muuta RSOM kaasaskantavaks ja kulutõhusaks, avavad need tulemused uue tee. et pidevalt jälgida kannatanute seisundit – rohkem kui 400 miljonit inimest.” Inimesed üle kogu maailma. Edaspidi kulub kiirete ja valutute testidega vaid paar minutit, et teha kindlaks, kas ravi mõju on isegi siis, kui patsient on kodus.

Amburi armastushoroskoop aastaks 2024