Согласно исследованию, опубликованному во вторник, алгоритмы глубокого обучения показали себя наравне с людьми в выявлении пациентов с высоким риском развития диабета 2 типа путем анализа компьютерной томографии их поджелудочной железы.
По оценкам, диабетом 2 типа страдают 11,3% населения США, или не менее 37 миллионов человек. Диабет 2 типа может привести к проблемам с сердечно-сосудистой, нервной и иммунной системами, увеличивая риск сердечных заболеваний и инсультов.
Те, у кого начальная форма, предиабет, могут восстановить резистентность организма к инсулину, поэтому у них не разовьется полномасштабное состояние, если они изменят свой рацион питания и привычки к физическим упражнениям. Американские чиновники здравоохранения подсчитали, что 38 процентов взрослого населения США, около 96 миллионов человек, страдают преддиабетом.
Теперь группа исследователей разработала новый метод с использованием модели ИИ для автоматического выявления пациентов с преддиабетом, и результаты показывают «практически отсутствие разницы» между точностью прогноза ИИ и работой человека.
«Анализ как панкреатических, так и внепанкреатических признаков является новым подходом и, насколько нам известно, не был показан в предыдущей работе», — сказал Хима Таллам, первый автор статьи и аспирант в финансируемом правительством США Национальном институте. Здоровье (NIH).
Модель, основанная на сверточной нейронной сети, рассматривает плотность и содержание жира в поджелудочной железе, чтобы определить, есть ли у пациента ранний диабет или нет.
«Мы обнаружили, что диабет был связан с количеством жира в поджелудочной железе и в брюшной полости пациентов», — сказал Рональд Саммерс, соавтор исследования и штатный рентгенолог Национального института здравоохранения. «Чем больше жира в этих двух местах, тем больше вероятность того, что пациенты будут болеть диабетом в течение более длительного периода времени».
Команда обучила модель проверки концепции на небольшом эксперименте с 471 изображением из трех разных наборов данных, восемь изображений использовались для проверки и 39 для тестирования. Система была дополнительно протестирована на 25 пациентах, случайно выбранных из группы из 8992 человек, где у 572 из них был диагностирован диабет 2 типа, а у 1880 — дисгликемия — заболевание, при котором уровень сахара в крови становится слишком высоким или низким, что связано с предиабетом.
Рентгенологу были предоставлены те же изображения случайно выбранных пациентов, и результаты были сопоставлены с моделью нейронной сети. Исследователи заявили, что автоматизированные методы работают так же хорошо, как и человек-эксперт. Они усовершенствовали программное обеспечение, добавив больше данных, таких как ИМТ пациента.
Команда считает, что искусственный интеллект может диагностировать пациентов с преддиабетом быстрее, чем медицинские работники, и предотвратить развитие диабета 2 типа у большего числа людей. «Это исследование — шаг к более широкому использованию автоматизированных методов для решения клинических задач», — заключили авторы. «Это также может дать информацию для будущей работы по изучению причин изменений поджелудочной железы, которые происходят у пациентов с диабетом». ®
