당뇨병 중증도 진단을 위한 인공지능

당뇨병 중증도 진단을 위한 인공지능

연구진은 고해상도 비침습 기술을 사용해 당뇨병 환자의 피부 아래에서 발견되는 작은 혈관의 이미지를 얻었고, 인공지능 알고리즘을 사용해 당뇨병의 심각도를 판단하는 데 사용할 수 있는 '점수'를 공식화했습니다. 질병. Nature Biomedical Engineering 저널을 인용한 New Atlas에 따르면 이 기술이 휴대 가능해지면 치료 효과를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.

미세혈관병증

모세혈관의 벽이 너무 두꺼워지고 약해져서 출혈이 발생하고, 단백질이 누출되고, 혈류가 느려지는 미세혈관병증은 당뇨병의 주요 합병증으로 피부를 비롯한 신체의 여러 기관에 영향을 미칠 수 있습니다.

뮌헨 공과대학 연구진은 인공지능을 이용해 당뇨병 환자의 피부 아래 혈관의 상세한 이미지를 얻어 질환의 중증도를 정량적으로 판단하는 방법인 TUM을 개발했다.

시청각 이미징

광음향 이미징은 빛의 펄스를 사용하여 조직 내에서 초음파를 생성합니다. 빛을 강하게 흡수하는 분자 주변 조직의 작은 팽창과 수축은 센서에 의해 기록되고 고해상도 이미지로 변환되는 신호를 생성합니다. 산소를 운반하는 단백질인 헤모글로빈은 빛을 흡수하는 분자 중 하나인데, 혈관에 집중되어 있기 때문에 광음향영상은 다른 비수술적 기법으로는 얻을 수 없는 혈관의 세밀한 영상을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시술 속도도 빠르다. 방사선을 사용하지 마십시오.

더 깊이 있고 디테일하게

새로운 연구에서 연구원들은 RSOM이라는 특정 광학-음향 이미징 방법을 개발했는데, 이는 피부의 다양한 깊이에 대한 데이터를 동시에 1mm 깊이까지 획득할 수 있다고 연구 수석 연구원인 Angelos Karlas가 말했습니다. "다른 시각적 방법보다 더 깊이 있고 세부적입니다."

RSOM 기술

연구진은 RSOM 기술을 사용하여 당뇨병 환자 75명과 대조군 40명의 다리 피부 이미지를 촬영하고 인공지능 알고리즘을 사용하여 당뇨병 합병증과 관련된 임상적으로 관련된 특성을 식별했습니다. 연구자들은 혈관의 직경과 혈관의 가지 수를 포함하여 피부의 미세 혈관계에 특히 중요한 32가지 변화 목록을 작성했습니다.

혈관 수

연구진은 당뇨병 환자의 경우 피부층의 혈관과 가지 수가 감소하지만, 피부 표면에 가장 가까운 표피에서는 증가한다는 점에 주목했습니다. 연구자들이 확인한 32가지 특징은 모두 질병 진행 및 중증도에 영향을 받았습니다. 연구팀은 32가지 특징을 종합해 피부 속 작은 혈관의 상태와 당뇨병의 중증도를 연계한 '미세혈관병증 점수'를 계산했다.

저렴한 비용으로 몇 분 안에

이번 연구의 연구원인 Vassilis Ntziachristos는 "RSOM 기술을 사용하면 당뇨병의 영향을 정량적으로 설명하는 것이 가능하다"며 "RSOM을 휴대 가능하고 비용 효율적으로 만드는 새로운 능력으로 이러한 결과는 새로운 길을 열 것"이라고 설명했습니다. 400억 명이 넘는 사람들의 상태를 지속적으로 모니터링합니다.” 전 세계 사람들. 앞으로는 빠르고 고통 없는 검사를 통해 환자가 집에 있는 동안에도 치료 효과가 있는지 확인하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않을 것입니다.

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