Inteligência artificial no diagnóstico da gravidade do diabetes

Inteligência artificial no diagnóstico da gravidade do diabetes

Uma equipe de pesquisadores usou tecnologia não invasiva de alta resolução para obter imagens de pequenos vasos sanguíneos encontrados sob a pele de pacientes diabéticos e usou um algoritmo de inteligência artificial para formular uma “pontuação” que pode ser usada para determinar a gravidade do problema. doença. Uma vez que esta tecnologia é portátil, ela pode ser usada para monitorar a eficácia do tratamento, segundo o New Atlas, citando a revista Nature Biomedical Engineering.

Microangiopatia

A microangiopatia, em que as paredes dos capilares sanguíneos se tornam tão espessas e fracas que sangram, vazam proteínas e diminuem o fluxo sanguíneo, é uma complicação importante do diabetes, que pode afetar muitos órgãos do corpo, incluindo a pele.

Pesquisadores da Universidade Técnica de Munique desenvolveram o TUM, um método para obter imagens detalhadas de vasos sanguíneos sob a pele de pacientes diabéticos usando inteligência artificial para determinar quantitativamente a gravidade da doença.

Imagem audiovisual

A imagem optoacústica usa pulsos de luz para gerar ondas de ultrassom dentro do tecido. Pequenas expansões e contrações no tecido que envolve as moléculas, que absorvem fortemente a luz, criam sinais que são registrados por sensores e convertidos em imagens de alta resolução. A proteína transportadora de oxigênio hemoglobina é uma dessas moléculas que absorve luz e, por estar concentrada nos vasos sanguíneos, a imagem optoacústica produz imagens detalhadas dos vasos sanguíneos que outras técnicas não cirúrgicas não conseguem produzir, além de ser um procedimento rápido e não não usar radiação.

Mais profundidade e detalhes

No novo estudo, os pesquisadores desenvolveram um método específico de imagem óptico-acústica chamado RSOM, que pode adquirir dados em diferentes profundidades da pele simultaneamente até uma profundidade de 1 milímetro, segundo Angelos Karlas, principal pesquisador do estudo. “mais profundidade e detalhes do que outros métodos ópticos.”

Tecnologia RSOM

Os pesquisadores usaram a tecnologia RSOM para tirar imagens da pele das pernas de 75 pacientes diabéticos e de um grupo de controle de 40 pessoas e usaram um algoritmo de inteligência artificial para identificar características clinicamente relevantes associadas às complicações do diabetes. Os pesquisadores criaram uma lista de 32 alterações particularmente importantes na microvasculatura da pele, incluindo o diâmetro dos vasos sanguíneos e o número de ramos que possuem.

Número de vasos sanguíneos

Os pesquisadores observaram que o número de vasos e ramos na camada da pele diminui em pacientes diabéticos, mas aumenta na epiderme mais próxima da superfície da pele. Todas as 32 características identificadas pelos pesquisadores foram afetadas pela progressão e gravidade da doença. Ao compilar as 32 características, a equipe de pesquisa calculou uma “pontuação de microangiopatia”, que relaciona a condição dos pequenos vasos sanguíneos da pele e a gravidade do diabetes.

A custos mais baixos e em poucos minutos

Vassilis Ntziachristos, pesquisador do estudo, disse que usando “a tecnologia RSOM é possível descrever quantitativamente os efeitos do diabetes”, explicando que “com a capacidade emergente de tornar o RSOM portátil e econômico, esses resultados abrirão um novo caminho monitorar continuamente a condição das pessoas afetadas – mais de 400 milhões de pessoas.” Pessoas em todo o mundo. No futuro, com testes rápidos e indolores, serão necessários apenas alguns minutos para determinar se os tratamentos estão surtindo efeito, mesmo quando o paciente estiver em casa.

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