A termikus arcszkennelés és a mesterséges intelligencia pontosan előrejelzi a szívkoszorúér-betegséget
Utolsó ellenőrzés: 14.06.2024
Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
A tanulmányt a BMJ Health & A Care Informatics megállapította, hogy az archőképalkotás és a mesterséges intelligencia (AI) kombinációja pontosan előre jelezheti a koszorúér-betegség (CHD) jelenlétét. Ezt a nem invazív, valós idejű módszert hatékonyabbnak találták, mint a hagyományos módszereket, és be lehetne vezetni a klinikai gyakorlatba a diagnosztikai pontosság és a munkafolyamat javítása érdekében, ha nagyobb és etnikailag sokszínűbb betegpopuláción tesztelik, javasolják a kutatók. p>
A koszorúér-betegség diagnosztizálására vonatkozó jelenlegi irányelvek a kockázati tényezők valószínűségére vonatkozó becsléseken alapulnak, amelyek nem mindig pontosak vagy széles körben alkalmazhatók – állítják a kutatók. Bár ezek a módszerek kiegészíthetők más diagnosztikai eszközökkel, például EKG-vel, angiogrammal és vérvizsgálattal, ezek gyakran időigényesek és invazívak – teszik hozzá a kutatók.
A hőképalkotás, amely az infravörös sugárzás érzékelésével rögzíti az objektumok felületén az eloszlást és a hőmérséklet-ingadozásokat, nem invazív. Ígéretes eszköznek bizonyult a betegségek felmérésében, mivel a bőrhőmérséklet-minták alapján képes azonosítani a rendellenes keringési és gyulladásos területeket.
Az összetett információk kinyerésére, feldolgozására és integrálására képes gépi tanulási (AI) technológiák megjelenése javíthatja a hőkép-diagnosztika pontosságát és hatékonyságát.
A kutatók úgy döntöttek, hogy megvizsgálják a hőképalkotás mesterséges intelligenciával kombinált alkalmazásának lehetőségét annak érdekében, hogy pontosan előre jelezzék a koszorúér-betegség jelenlétét anélkül, hogy invazív és időigényes módszerekre lenne szükség 460 szívbetegség gyanúja esetén. Átlagéletkoruk 58 év volt; Közülük 126 (27,5%) nő volt.
Arcukról hőképfelvételeket készítettek a megerősítő vizsgálatok előtt, hogy kidolgozzanak és validáljanak egy mesterséges intelligencia által támogatott képalkotó modellt a koszorúér-betegség kimutatására.
Összesen 322 résztvevő (70%) igazolt koszorúér-betegséget. Ezek az emberek általában idősebbek voltak, és nagyobb valószínűséggel férfiak. Emellett nagyobb valószínűséggel fordultak elő életmódbeli, klinikai és biokémiai kockázati tényezők, valamint gyakoribb a megelőző gyógyszerek alkalmazása.
A hőképalkotás és a mesterséges intelligencia megközelítése körülbelül 13%-kal jobb volt a szívkoszorúér-betegség előrejelzésében, mint a hagyományos kockázati tényezőket és klinikai tüneteket használó előzetes kockázatértékelés. A három legjelentősebb termikus mutató közül a legbefolyásosabb az arc bal és jobb oldala közötti általános hőmérséklet-különbség volt, ezt követte a maximális archőmérséklet és az átlagos archőmérséklet.
Konkrétan a bal állkapocs régiójának átlaghőmérséklete volt a legerősebb előrejelző, ezt követte a jobb szem régió hőmérséklet-különbsége, valamint a bal és a jobb halánték közötti hőmérsékletkülönbség.
A megközelítés hatékonyan azonosította a szívkoszorúér-betegség hagyományos kockázati tényezőit is: magas koleszterinszint, férfi nem, dohányzás, túlsúly (BMI), éhgyomri vércukorszint és a gyulladás mutatói.
A kutatók elismerik, hogy vizsgálatuk mintája viszonylag kicsi, és azt a tényt, hogy azt csak egy központban végezték. Ezenkívül a vizsgálat minden résztvevőjét megerősítő vizsgálatokra utalták szívbetegség gyanúja miatt.
A csapat azonban ezt írja: „A [hőképalkotás] [a szívkoszorúér-betegség] alapján történő előrejelzési képessége potenciális jövőbeni alkalmazásokra és kutatási lehetőségekre mutat rá... Biofiziológiai állapotfelmérési módszerként [ez] betegség- a hagyományos klinikai méréseken túlmutató kapcsolódó információk, amelyek javíthatják az [atheroscleroticus cardiovascularis betegség] és a kapcsolódó krónikus állapotok értékelését."
"Érintésmentes, valós idejű természete lehetővé teszi a betegség azonnali felmérését az ellátás helyén, ami egyszerűsítheti a klinikai munkafolyamatokat, és időt takaríthat meg a fontos orvosi és betegdöntésekhez. Ezen túlmenően megvan benne a potenciál. Tömeges előzetes szűrésre."
A kutatók arra a következtetésre jutottak: „A fejlett [gépi tanulási] technológiákon alapuló kifejlesztett [termikus képalkotó] előrejelzési modelljeink ígéretes lehetőségeket mutattak a jelenlegi hagyományos klinikai eszközökhöz képest.”
"További vizsgálatokra van szükség, amelyekben nagyobb számú beteg és sokféle populáció vesz részt, hogy megerősítsük a jelenlegi eredmények külső érvényességét és általánosíthatóságát."