Yapay zeka yardımıyla diyabet teşhisi
Şimdi bir araştırma ekibi erken belirtileri belirlemeyi başardı. 2 tip diyabet yapay zeka (AI) ve karın BT taramaları yardımıyla. Bu, tip 2 diyabetin önlenmesi ve tedavisinde bir atılımı temsil edebilir.
Uzmanların yer aldığı yeni bir çalışmada Bethesda’daki Ulusal Sağlık Enstitüleri dayalı olarak tip 2 diyabetin mümkün olduğu bulunmuştur. abdominal BT biyobelirteçleri teşhis etmek. Çalışma sonuçları İngilizce yayınlanan “Radiology” dergisinde yayınlandı.
Şeker hastalığını erken teşhis edin
Tip 2 diyabet tüm dünyada yaygındır ve hastalığı hiç yaşamamış birçok kişi zaten diyabet kriterlerini karşılamaktadır. prediyabet. Ekip, hastalığı mümkün olduğunca erken teşhis etmenin, etkilenenlerin sağlığı için özellikle önemli olduğunu bildiriyor.
Tip 2 diyabet teşhisi için bilgisayarlı tomografi
bilgisayarlı tomografi klinik uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür bir görüntüleme, görüntü hakkında birçok bilgi sağlayabilir. pankreas teslim etmek. Bu nedenle BT görüntüleme de umut verici teşhis aracı tip 2 diyabet.
Tip 2 diyabette yağın rolü
Araştırmacılara göre, daha önceki araştırmalar diyabetli kişilerin daha fazla diyabet hastası olma eğiliminde olduğunu göstermişti. iç organlara ait yağ ve Pankreasın içindeki yağ diyabetik olmayan deneklere kıyasla birikir.
Bununla birlikte, bu çalışmaların bir sınırlaması, pankreas çevresindeki karaciğer, kaslar ve kan damarlarının nadiren incelenmiş olmasıydı, çalışma yazarı raporları doktor Ronald M Summers itibaren Ulusal Sağlık Enstitüleri Klinik Merkezi Bethesda’da.
Çalışma yazarı, “Pankreasın içindeki ve dışındaki özelliklerin analizi yeni bir yaklaşımdır ve bildiğimiz kadarıyla önceki çalışmalarda gösterilmemiştir” diye ekliyor. Hima Tallam Basın bülteninde eklendi.
Bilgisayarlı tomografi ve derin öğrenme
Yeni çalışma için, Wisconsin Üniversitesi Hastanesi ve Kliniklerinde rutin tedavi gören 8.992 kişiden oluşan bir veri seti değerlendirildi. Kolorektal kanser taraması aracılığıyla Bilgisayarlı tomografi (CT) geçirmişti.
Veriler 2004-2016 yılları arasında toplanmıştır. Katılımcılar arasında 572 kişi vardı. 2 tip diyabet teşhis edildi. 1.880 kişi mağdur oldu disglisemi, yani çok düşük veya çok yüksek bir kan şekeri seviyesi. Ekip, diyabet ve disglisemi tanıları arasında bir örtüşme olmadığını söyledi.
Çeşitli veri kümelerinden toplam 471 görüntü seçildi ve daha sonra Derin öğrenme modelinin oluşturulması kullanılmış. Bu görüntüler üç alt gruba ayrıldı: eğitim verileri için 424, doğrulama verileri için 8 ve test verileri için 39.
BT görüntülerinin manuel analiziyle ilgili sorunlar
Bugün bile pankreasın düşük kontrastlı BT görüntülerinin radyoloji uzmanları tarafından manuel olarak değerlendirilmesi diyabet belirtilerini belirleyebilir, ancak bu sadece bir tanesidir. zaman alıcı ve zor süreçaraştırmacıları açıklar.
Bu süreci optimize etmek, yeni modelin görünüşte sağladığı otomatik görüntü analizinde bir iyileştirme gerektiriyor. Pankreasın çeşitli özelliklerine ek olarak, model ayrıca visseral yağ denilen şeyi ve çevreleyen karın kasları ve organlarının yoğunluğunu ve hacmini de analiz eder.
BT görüntülerinin analizi, diyabetli kişilerin bir pankreasın daha düşük yoğunluğu ve daha büyük miktarlarda visseral yağ diyabeti olmayan kişilerde olduğundan daha fazla sergilemiştir.
“Diyabetin pankreastaki ve hastanın karnındaki yağ miktarıyla ilişkili olduğunu bulduk. Bu iki bölgede ne kadar fazla yağ varsa, hastaların daha uzun süre şeker hastası olma olasılığı o kadar yüksekti” diyor. doktor yazlar.
Şeker hastalığının belirleyicileri nelerdir?
olarak tip 2 diyabetin en iyi öngörücüleri Son modelde, araştırmacılar pankreastaki yağ yüzdesini, pankreasın fraktal boyutunu, omur gövdeleri L1-L4, arasındaki sözde plakların ciddiyetini, karaciğerin ortalama BT zayıflamasını ve vücut kitle indeksini verir. (BMI) .
Derin öğrenme modeli, diyabetli insanları diyabetli olmayanlardan doğru bir şekilde ayırt etmek için bu öngörücüleri kullandı. Derin öğrenme modelinin olduğu gösterilmiştir. harika BT görüntülerini değerlendirirken elde edilen sonuçlar ve manuel analizden pratik olarak hiçbir fark yoktu.
Otomatik yöntemlerin kullanılması
Araştırmacılar, mevcut çalışmalarını, klinik zorlukları ele almak için otomatik yöntemlerin daha geniş kullanımına yönelik önemli bir adım olarak tanımlıyor. Bulgular, diyabette pankreastaki değişikliklerin nedeni ile ilgilenen gelecekteki araştırmalara da aktarılabilir.