Egy mesterséges intelligencia egyetlen röngtenképből megmondja, milyen betegségek áldozatai lehetünk

Egy mesterséges intelligencia modell egyetlen mellkasröntgenfelvétel alapján meg tudja jósolni, hogy 10 év alatt mekkora a kockázata annak, hogy valaki szívroham vagy stroke következtében meghal.

A kutatók arra képezték ki a mesterséges intelligenciát, hogy a röntgenfelvételeken olyan mintákat keressen, amelyek az érelmeszesedéssel, a szív- és érrendszeri szívbetegségek domináns okával kapcsolatosak. Az Egyesült Államokban a jelenlegi egészségügyi irányelvek a súlyos szívbetegségek 10 éves kockázatának becslését javasolják, hogy szükség esetén megelőző intézkedéseket lehessen hozni, például sztatinokat szedni. A kockázatot egy olyan változókon alapuló pontszám segítségével számítják ki, mint az életkor, a nem, a rassz, a vérnyomás, a magas vérnyomás kezelése, a dohányzás, a 2-es típusú cukorbetegség és a vérvizsgálatok, írja az Euronews.

A sztatinokat azoknak a betegeknek ajánlják, akiknek a 10 éves kockázata 7,5 százalék vagy magasabb.

“Az ASCVD-kockázat kiszámításához szükséges változók gyakran nem állnak rendelkezésre, ami kívánatossá teszi a lakossági szűrés megközelítését” – mondta a tanulmány vezető szerzője, Dr. Jakob Weiss radiológus, a Massachusetts General Hospital Kardiovaszkuláris Képalkotó Kutatóközpontjának és a bostoni Brigham and Women’s Hospital AI in Medicine programjának munkatársa.

“Mélytanulási modellünk potenciális megoldást kínál a szív- és érrendszeri betegségek kockázatának populáció-alapú, opportunista szűrésére a meglévő mellkasi röntgenfelvételek felhasználásával” – mondta Dr. Weiss. Hozzátette: “Mivel a mellkasi röntgenfelvételek általánosan elérhetőek, megközelítésünk segíthet a magas kockázatú egyének azonosításában. Ez a fajta szűrés felhasználható lenne olyan egyének azonosítására, akik számára előnyös lenne a sztatingyógyszeres kezelés, de jelenleg nem kezelik őket.”

[hm_embed link=”https://hellomagyar.hu/2022/11/29/zambiai-diakot-kuldtek-az-oroszok-a-frontra-majd-ket-honapig-titkoltak-a-halalat/” ][/hm_embed]