ปัญญาประดิษฐ์ในการวินิจฉัยความรุนแรงของโรคเบาหวาน

ปัญญาประดิษฐ์ในการวินิจฉัยความรุนแรงของโรคเบาหวาน

ทีมนักวิจัยใช้เทคโนโลยีที่มีความละเอียดสูงและไม่รุกรานเพื่อให้ได้ภาพหลอดเลือดขนาดเล็กที่พบใต้ผิวหนังของผู้ป่วยโรคเบาหวาน และใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์เพื่อกำหนด "คะแนน" ที่สามารถใช้เพื่อกำหนดความรุนแรงของ โรค. เมื่อเทคโนโลยีนี้พกพาได้ ก็สามารถใช้เพื่อติดตามประสิทธิผลของการรักษาได้ ตามที่ New Atlas อ้างจากวารสาร Nature Biomedical Engineering

ไมโครแองจิโอพาที

Microangiopathy ซึ่งผนังหลอดเลือดฝอยหนาและอ่อนแอจนมีเลือดออก มีโปรตีนรั่วไหล และการไหลเวียนของเลือดช้า ถือเป็นภาวะแทรกซ้อนที่สำคัญของโรคเบาหวาน ซึ่งอาจส่งผลต่ออวัยวะต่างๆ ในร่างกาย รวมถึงผิวหนังด้วย

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคนิคมิวนิกได้พัฒนา TUM ซึ่งเป็นวิธีการรับภาพหลอดเลือดใต้ผิวหนังของผู้ป่วยโรคเบาหวานโดยละเอียด โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุความรุนแรงของอาการในเชิงปริมาณ

ภาพและเสียง

การถ่ายภาพด้วยแสงออปโตอะคูสติกใช้พัลส์ของแสงเพื่อสร้างคลื่นอัลตราซาวนด์ภายในเนื้อเยื่อ การขยายตัวและการหดตัวเล็กๆ ในเนื้อเยื่อรอบๆ โมเลกุล ซึ่งดูดซับแสงได้อย่างมาก จะสร้างสัญญาณที่เซ็นเซอร์บันทึกและแปลงเป็นภาพที่มีความละเอียดสูง โปรตีนฮีโมโกลบินที่นำพาออกซิเจนเป็นหนึ่งในโมเลกุลเหล่านี้ที่ดูดซับแสง และเนื่องจากมีความเข้มข้นในหลอดเลือด การถ่ายภาพด้วยแสงจึงสร้างภาพที่มีรายละเอียดของหลอดเลือดซึ่งเทคนิคอื่นๆ ที่ไม่ใช่การผ่าตัดไม่สามารถผลิตได้ นอกเหนือจากการเป็นขั้นตอนที่รวดเร็วและทำได้ ไม่ใช้รังสี

ความลึกและรายละเอียดมากขึ้น

ในการศึกษาครั้งใหม่นี้ นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการสร้างภาพด้วยแสง-อะคูสติกเฉพาะที่เรียกว่า RSOM ซึ่งสามารถรับข้อมูลเกี่ยวกับความลึกต่างๆ ของผิวหนังได้พร้อมกันจนถึงระดับความลึก 1 มิลลิเมตร ซึ่งแองเจลอส คาร์ลาส หัวหน้านักวิจัยของการศึกษากล่าว ซึ่งบรรลุผลสำเร็จ “มีความลึกและรายละเอียดมากกว่าวิธีการมองเห็นแบบอื่นๆ”

เทคโนโลยีอาร์ซัม

นักวิจัยใช้เทคโนโลยี RSOM เพื่อถ่ายภาพผิวหนังบริเวณขาของผู้ป่วยเบาหวาน 75 ราย และกลุ่มควบคุม 40 ราย และใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุลักษณะทางคลินิกที่เกี่ยวข้องกับภาวะแทรกซ้อนของโรคเบาหวาน นักวิจัยได้สร้างรายการการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง 32 รายการในหลอดเลือดขนาดเล็กของผิวหนัง รวมถึงเส้นผ่านศูนย์กลางของหลอดเลือดและจำนวนกิ่งก้านของพวกมัน

จำนวนหลอดเลือด

นักวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าจำนวนหลอดเลือดและกิ่งก้านในชั้นผิวหนังลดลงในผู้ป่วยโรคเบาหวาน แต่จะเพิ่มขึ้นในชั้นหนังกำพร้าที่อยู่ใกล้กับผิวมากที่สุด ลักษณะทั้ง 32 ประการที่นักวิจัยระบุได้รับผลกระทบจากการลุกลามและความรุนแรงของโรค ทีมวิจัยได้รวบรวมคุณลักษณะทั้ง 32 ประการเพื่อคำนวณ "คะแนน microangiopathy" ซึ่งเชื่อมโยงสภาพของหลอดเลือดเล็กในผิวหนังและความรุนแรงของโรคเบาหวาน

ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าและภายในไม่กี่นาที

Vassilis Ntziachristos นักวิจัยในการศึกษานี้กล่าวว่าการใช้ "เทคโนโลยี RSOM ทำให้สามารถอธิบายผลกระทบของโรคเบาหวานได้ในเชิงปริมาณ" โดยอธิบายว่า "ด้วยความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่ในการทำให้ RSOM พกพาสะดวกและคุ้มค่า ผลลัพธ์เหล่านี้จะเปิดแนวทางใหม่ เพื่อติดตามอาการของผู้ที่ได้รับผลกระทบอย่างต่อเนื่อง - กว่า 400 ล้านคน” ประชาชนทั่วโลก ในอนาคต การทดสอบที่รวดเร็วและไม่เจ็บปวดจะใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการพิจารณาว่าการรักษาได้ผลหรือไม่ แม้ในขณะที่ผู้ป่วยอยู่ที่บ้านก็ตาม

ดวงความรักของชาวราศีธนู ปี 2024