Umetna inteligenca pri diagnosticiranju resnosti sladkorne bolezni

Umetna inteligenca pri diagnosticiranju resnosti sladkorne bolezni

Skupina raziskovalcev je uporabila neinvazivno tehnologijo visoke ločljivosti za pridobivanje slik majhnih krvnih žil, ki jih najdemo pod kožo bolnikov s sladkorno boleznijo, in uporabila algoritem umetne inteligence za oblikovanje "ocene", ki se lahko uporabi za določitev resnosti bolezni. bolezen. Ko bo ta tehnologija prenosljiva, jo bo mogoče uporabljati za spremljanje učinkovitosti zdravljenja, poroča New Atlas, ki se sklicuje na revijo Nature Biomedical Engineering.

Mikroangiopatija

Mikroangiopatija, kjer stene krvnih kapilar postanejo tako debele in šibke, da krvavijo, prepuščajo beljakovine in upočasnijo pretok krvi, je glavni zaplet sladkorne bolezni, ki lahko prizadene številne organe v telesu, vključno s kožo.

Raziskovalci s Tehnične univerze v Münchnu so razvili TUM, metodo za pridobivanje podrobnih slik krvnih žil pod kožo bolnikov s sladkorno boleznijo z uporabo umetne inteligence za kvantitativno določanje resnosti stanja.

Avdiovizualno slikanje

Optoakustično slikanje uporablja svetlobne impulze za ustvarjanje ultrazvočnih valov v tkivu. Drobne razširitve in krči v tkivu, ki obdaja molekule, ki močno absorbirajo svetlobo, ustvarjajo signale, ki jih senzorji posnamejo in pretvorijo v slike visoke ločljivosti. Protein hemoglobin, ki prenaša kisik, je ena od teh molekul, ki absorbirajo svetlobo, in ker je skoncentriran v krvnih žilah, optoakustično slikanje ustvari podrobne slike krvnih žil, ki jih druge nekirurške tehnike ne morejo ustvariti, poleg tega pa je hiter postopek in ne uporabljajte sevanja.

Več globine in podrobnosti

V novi študiji so raziskovalci razvili posebno optično-akustično slikovno metodo, imenovano RSOM, ki lahko pridobi podatke o različnih globinah kože hkrati do globine 1 milimetra, kar je povedal Angelos Karlas, vodilni raziskovalec študije. "več globine in podrobnosti kot druge optične metode."

RSOM tehnologija

Raziskovalci so s tehnologijo RSOM posneli slike kože na nogah 75 bolnikov s sladkorno boleznijo in kontrolne skupine 40 ljudi ter uporabili algoritem umetne inteligence za identifikacijo klinično pomembnih značilnosti, povezanih z zapleti sladkorne bolezni. Raziskovalci so ustvarili seznam 32 posebej pomembnih sprememb v mikrovaskulaturi kože, vključno s premerom krvnih žil in številom vej, ki jih imajo.

Število krvnih žil

Raziskovalci so ugotovili, da se število žil in vej v kožni plasti zmanjša pri bolnikih s sladkorno boleznijo, poveča pa se v povrhnjici, ki je najbližja površini kože. Na vseh 32 značilnosti, ki so jih ugotovili raziskovalci, sta vplivala napredovanje in resnost bolezni. Z zbiranjem 32 karakteristik je raziskovalna skupina izračunala "rezultat mikroangiopatije", ki povezuje stanje malih krvnih žil v koži in resnost sladkorne bolezni.

Z nižjimi stroški in v nekaj minutah

Vassilis Ntziachristos, raziskovalec študije, je dejal, da je z uporabo "RSOM tehnologije mogoče kvantitativno opisati učinke sladkorne bolezni," in pojasnil, da bodo "z nastajajočo zmožnostjo, da postane RSOM prenosljiv in stroškovno učinkovit, ti rezultati odprli nov način nenehno spremljati stanje prizadetih – več kot 400 milijonov ljudi.« Ljudje po vsem svetu. V prihodnje bo s hitrimi in nebolečimi testi le v nekaj minutah ugotavljanje učinka zdravljenja, tudi ko bo bolnik doma.

Ljubezenski horoskop Strelec za leto 2024