Штучний інтелект у діагностиці тяжкості діабету

Штучний інтелект у діагностиці тяжкості діабету

Команда дослідників використовувала неінвазивну технологію високої роздільної здатності, щоб отримати зображення дрібних кровоносних судин, знайдених під шкірою хворих на цукровий діабет, і використовувала алгоритм штучного інтелекту, щоб сформулювати «бал», який можна використовувати для визначення тяжкості захворювання. захворювання. Як тільки ця технологія стане портативною, її можна буде використовувати для моніторингу ефективності лікування, повідомляє New Atlas з посиланням на журнал Nature Biomedical Engineering.

Мікроангіопатія

Мікроангіопатія, при якій стінки кровоносних капілярів стають настільки товстими та слабкими, що кровоточать, пропускають білок і сповільнюють кровотік, є основним ускладненням діабету, яке може вражати багато органів тіла, включаючи шкіру.

Дослідники з Технічного університету Мюнхена розробили TUM, метод отримання детальних зображень кровоносних судин під шкірою хворих на діабет за допомогою штучного інтелекту для кількісного визначення тяжкості стану.

Аудіовізуальні зображення

Оптоакустична візуалізація використовує імпульси світла для генерування ультразвукових хвиль у тканинах. Крихітні розширення та звуження тканини, що оточує молекули, які сильно поглинають світло, створюють сигнали, які реєструються датчиками та перетворюються на зображення високої роздільної здатності. Білок гемоглобін, що переносить кисень, є однією з молекул, які поглинають світло, і оскільки він зосереджений у кровоносних судинах, оптоакустичне зображення створює детальні зображення кровоносних судин, які не можуть бути створені іншими нехірургічними методами, крім того, що це швидка процедура та робить не використовувати радіацію.

Більше глибини та деталей

У новому дослідженні дослідники розробили спеціальний оптико-акустичний метод візуалізації під назвою RSOM, який може отримувати дані про різні глибини шкіри одночасно на глибину до 1 міліметра, як сказав Ангелос Карлас, провідний дослідник дослідження. «більше глибини та деталізації, ніж інші оптичні методи».

Технологія RSOM

Дослідники використовували технологію RSOM, щоб отримати зображення шкіри на ногах 75 пацієнтів з цукровим діабетом і контрольної групи з 40 осіб, а також використали алгоритм штучного інтелекту для визначення клінічно значущих характеристик, пов’язаних з ускладненнями діабету. Дослідники створили список із 32 особливо важливих змін у мікроциркуляторному руслі шкіри, включаючи діаметр кровоносних судин і кількість розгалужень, які вони мають.

Кількість кровоносних судин

Дослідники відзначили, що кількість судин і розгалужень у шарі шкіри зменшується у хворих на діабет, але збільшується в епідермісі, найближчому до поверхні шкіри. На всі 32 характеристики, визначені дослідниками, вплинуло прогресування та тяжкість захворювання. Зібравши 32 характеристики, дослідницька група розрахувала «оцінку мікроангіопатії», яка пов’язує стан дрібних кровоносних судин шкіри та тяжкість діабету.

З меншими витратами та протягом кількох хвилин

Василіс Нціахрістос, дослідник дослідження, сказав, що за допомогою «технології RSOM можна кількісно описати наслідки діабету», пояснивши, що «з появою можливості зробити RSOM портативним і економічно ефективним, ці результати відкриють новий шлях постійно стежити за станом постраждалих - понад 400 мільйонів людей». Люди в усьому світі. У майбутньому за допомогою швидких і безболісних тестів знадобиться лише кілька хвилин, щоб визначити, чи дає лікування ефект, навіть коли пацієнт перебуває вдома.

Любовний гороскоп на 2024 рік для Стрільців