Sztuczna inteligencja w diagnozowaniu ciężkości cukrzycy

Sztuczna inteligencja w diagnozowaniu ciężkości cukrzycy

Zespół badaczy wykorzystał nieinwazyjną technologię o wysokiej rozdzielczości do uzyskania obrazów małych naczyń krwionośnych znajdujących się pod skórą pacjentów z cukrzycą, a następnie wykorzystał algorytm sztucznej inteligencji do sformułowania „wyniku”, który można wykorzystać do określenia ciężkości choroby. choroba. Jak twierdzi New Atlas, cytując czasopismo Nature Biomedical Engineering, gdy technologia ta stanie się przenośna, będzie można ją wykorzystać do monitorowania skuteczności leczenia.

Mikroangiopatia

Mikroangiopatia, w której ściany naczyń włosowatych stają się tak grube i słabe, że krwawią, wyciekają białka i spowalniają przepływ krwi, jest głównym powikłaniem cukrzycy, które może wpływać na wiele narządów w organizmie, w tym na skórę.

Naukowcy z Politechniki w Monachium opracowali TUM, metodę uzyskiwania szczegółowych obrazów naczyń krwionośnych pod skórą pacjentów z cukrzycą przy użyciu sztucznej inteligencji do ilościowego określenia ciężkości stanu.

Obrazowanie audiowizualne

Obrazowanie optoakustyczne wykorzystuje impulsy światła do generowania fal ultradźwiękowych w tkance. Drobne rozszerzenia i skurcze tkanki otaczającej cząsteczki, które silnie pochłaniają światło, tworzą sygnały rejestrowane przez czujniki i przekształcane w obrazy o wysokiej rozdzielczości. Białko przenoszące tlen, hemoglobina, jest jedną z tych cząsteczek, które pochłaniają światło, a ponieważ jest ono skoncentrowane w naczyniach krwionośnych, obrazowanie optoakustyczne pozwala uzyskać szczegółowe obrazy naczyń krwionośnych, których nie są w stanie uzyskać inne techniki niechirurgiczne, a ponadto jest to zabieg szybki i nie nie stosować promieniowania.

Więcej głębi i szczegółów

W ramach nowego badania naukowcy opracowali specjalną metodę obrazowania optyczno-akustycznego o nazwie RSOM, która umożliwia jednoczesne pozyskiwanie danych z różnych głębokości skóry aż do głębokości 1 milimetra, jak twierdzi Angelos Karlas, główny badacz badania. „więcej głębi i szczegółów niż inne metody wizualne”.

Technologia RSOM

Naukowcy wykorzystali technologię RSOM do wykonania zdjęć skóry nóg 75 pacjentów z cukrzycą i 40 osób z grupy kontrolnej, a następnie wykorzystali algorytm sztucznej inteligencji do zidentyfikowania istotnych klinicznie cech związanych z powikłaniami cukrzycy. Naukowcy stworzyli listę 32 szczególnie ważnych zmian w mikrokrążeniu skóry, w tym średnicę naczyń krwionośnych i liczbę ich rozgałęzień.

Liczba naczyń krwionośnych

Naukowcy zauważyli, że u chorych na cukrzycę liczba naczyń i rozgałęzień w warstwie skóry zmniejsza się, natomiast zwiększa się w naskórku najbliżej powierzchni skóry. Postęp i ciężkość choroby miały wpływ na wszystkie 32 cechy zidentyfikowane przez naukowców. Zestawiając 32 cechy, zespół badawczy obliczył „wynik mikroangiopatii”, który łączy stan małych naczyń krwionośnych w skórze ze stopniem zaawansowania cukrzycy.

Niższymi kosztami i w ciągu kilku minut

Vassilis Ntziachristos, badacz biorący udział w badaniu, powiedział, że dzięki „technologii RSOM możliwe jest ilościowe opisanie skutków cukrzycy”, wyjaśniając, że „dzięki pojawiającej się możliwości uczynienia RSOM przenośnym i opłacalnym, wyniki te otworzą nową drogę stale monitorować stan osób dotkniętych chorobą – ponad 400 milionów ludzi.” Ludzie na całym świecie. W przyszłości dzięki szybkim i bezbolesnym testom ustalenie, czy leczenie przynosi skutek, zajmie tylko kilka minut, nawet gdy pacjent będzie w domu.

Horoskop miłosny Strzelca na rok 2024