Dzięki badaniu CT można ocenić ryzyko zawału lub udaru

Fot. Adobe Stock
Fot. Adobe Stock

Na podstawie analizy obrazów z typowego badania metodą tomografii komputerowej sztuczna inteligencja może ocenić ryzyko sercowo – naczyniowe, czyli prawdopodobieństwo wystąpienia na przykład zawału serca lub udaru – informuje „American Journal of Roentgenology”.

Według amerykańskich autorów (DOI: 10.2214/AJR.22.27977) w pełni zautomatyzowana i znormalizowana analiza składu ciała w tomografii komputerowej jamy brzusznej może przyczynić się do ulepszenia tradycyjnych modeli przewidywania ryzyka sercowo-naczyniowego.

„Obszar trzewnej tkanki tłuszczowej przy w pełni zautomatyzowanej i znormalizowanej analizie badań TK jamy brzusznej pozwala przewidzieć późniejszy zawał mięśnia sercowego lub udar mózgu niezależnie od tradycyjnych mierników masy ciała i powinien być traktowany jako dodatek do BMI w modelach ryzyka” – napisała pierwsza autorka, dr Kirti Magudia, z wydziału radiologii w Duke University School of Medicine.

W retrospektywnym badaniu przeprowadzonym przez dr Magudię i współpracowników wzięło udział 9752 pacjentów ambulatoryjnych (5519 kobiet, 4233 mężczyzn; 890 osób rasy czarnej, 8862 rasy białej; średni wiek 53,2 lat), którzy przeszli rutynową tomografię komputerową jamy brzusznej w Brigham and Women's Hospital lub Massachusetts General Hospital od stycznia do grudnia 2012 roku, bez poważnej diagnozy sercowo-naczyniowej lub onkologicznej w ciągu 3 miesięcy od badania.

Metodą głębokiego uczenia maszynowego przeprowadzono w pełni zautomatyzowaną analizę składu ciała na poziomie kręgów lędźwiowych (L3), aby określić proporcje trzech rodzajów tkanki: mięśni szkieletowych, trzewnej tkanki tłuszczowej i podskórnej tkanki tłuszczowej. Kolejny zawał mięśnia sercowego lub udar mózgu został ustalony na podstawie elektronicznej dokumentacji medycznej.

Ostatecznie, po normalizacji ze względu na wiek, płeć i rasę, obszar trzewnej tkanki tłuszczowej uzyskany z rutynowej CT wiązał się z ryzykiem zawału mięśnia sercowego i udaru.

Jak przewidują autorzy, w pełni zautomatyzowana analiza składu ciała przy użyciu uczenia maszynowego mogłaby być szeroko stosowana do uzyskania dodatkowych informacji z rutynowych badań obrazowych.(PAP)

Autor: Paweł Wernicki

pmw/ agt/

Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.

Czytaj także

  • Fot. Adobe Stock

    Badania/Po Covid-19 przez trzy lata dwukrotnie większe ryzyko zawału serca, udaru mózgu i zgonu

  • Fot. Adobe Stock

    Kanada/ Szkorbut jest wciąż zagrożeniem i musi być brany pod uwagę w stawianiu diagnozy

Przed dodaniem komentarza prosimy o zapoznanie z Regulaminem forum serwisu Nauka w Polsce.

newsletter

Zapraszamy do zapisania się do naszego newslettera