Исследователи из Университета Эмори в США разработали алгоритм, который использует нейросеть для определения риска развития диабета, анализируя рентгеновские снимки
По результатам исследования, опубликованного в журнале Nature Communications, новый метод, основанный на глубоком обучении, демонстрирует перспективу в ранней диагностике диабета.
При разработке алгоритма искусственный интеллект был обучен на большом наборе данных, состоящем из более чем 270 000 рентгеновских снимков и электронных медицинских карт 160 000 пациентов. Это позволило модели выявлять признаки, связанные со склонностью к диабету задолго до того, как пациенту был поставлен официальный диагноз. Основной фокус был сделан на расположении жировой ткани в верхней части тела и брюшной полости.
После обучения алгоритм был протестирован на 10 000 испытуемых. Результаты показали, что нейросеть предсказывает риск развития диабета точнее, чем простая модель, основанная только на клинических данных без использования рентгеновских снимков. В некоторых случаях рентген грудной клетки выявлял высокий риск диабета за три года до постановки диагноза.
Эта разработка имеет потенциал помочь в ранней диагностике диабета, что позволит начать быстрое лечение и предотвращение возможных осложнений. Однако следует отметить, что данная методика требует дополнительных исследований и проверок, прежде чем она может быть широко применена в клинической практике.
