ĐO MỠ BỤNG BẰNG AI DỰ ĐOÁN CƠN ĐAU TIM VÀ ĐỘT QUỴ
Phân tích sâu tự động của hình ảnh CT bụng tạo ra một phép đo chính xác hơn về thành phần cơ thể và dự đoán các biến cố tim mạch lớn, chẳng hạn như đau tim và đột quỵ, tốt hơn so với trọng lượng tổng thể hoặc chỉ số khối cơ thể (BMI), theo một nghiên cứu được trình bày hôm nay tại hàng năm cuộc họp của Hiệp hội phóng xạ Bắc Mỹ (RSNA).
Kirti Magudia, MD, Ph.D., một nghiên cứu viên về siêu âm và hình ảnh bụng tại Đại học California San Francisco cho biết: “Các mô hình nguy cơ tim mạch đã được thiết lập dựa trên các yếu tố như cân nặng và BMI, là những thay thế thô của thành phần cơ thể. "Có một cơ sở rõ ràng rằng những người có cùng chỉ số BMI có thể có tỷ lệ cơ và mỡ khác nhau rõ rệt. Những khác biệt này rất quan trọng đối với nhiều kết quả sức khỏe."
QC:
Không giống như BMI, dựa trên chiều cao và cân nặng, một lát cắt CT trục đơn của vùng bụng hình dung thể tích của vùng mỡ dưới da, vùng mỡ nội tạng và vùng cơ xương. Tuy nhiên, việc đo lường thủ công các khu vực riêng lẻ này tốn nhiều thời gian và chi phí.
Là một bác sĩ X quang tại Bệnh viện Brigham và Phụ nữ ở Boston, Tiến sĩ Magudia là thành viên của nhóm các nhà nghiên cứu đa ngành, bao gồm các bác sĩ X quang, một nhà khoa học dữ liệu và thống kê sinh học, người đã phát triển một phương pháp hoàn toàn tự động sử dụng học sâu - một loại trí tuệ nhân tạo ( AI) - để xác định số liệu thành phần cơ thể từ hình ảnh CT bụng.
Tiến sĩ Magudia cho biết: “Chụp CT bụng được thực hiện thường xuyên cung cấp một cách chi tiết hơn để xem xét thành phần cơ thể, nhưng chúng tôi hiện không tận dụng lợi thế của nó.
Nhóm nghiên cứu được rút ra từ 33.182 lần khám ngoại trú CT bụng được thực hiện trên 23.136 bệnh nhân tại Partners Healthcare ở Boston vào năm 2012. Các nhà nghiên cứu đã xác định được 12.128 bệnh nhân không có các chẩn đoán chính về tim mạch và ung thư tại thời điểm chụp ảnh. Tuổi trung bình của bệnh nhân là 52 tuổi, và 57% bệnh nhân là phụ nữ.
Các nhà nghiên cứu đã chọn lát cắt L3 CT (từ đốt sống thắt lưng thứ ba) và tính toán các vùng cấu tạo cơ thể cho từng bệnh nhân. Sau đó, bệnh nhân được chia thành bốn phần tư dựa trên các giá trị bình thường của vùng mỡ dưới da, vùng mỡ nội tạng và vùng cơ xương.
Trong nghiên cứu hồi cứu này, người ta đã xác định được ai trong số 12.128 bệnh nhân này bị nhồi máu cơ tim (đau tim) hoặc đột quỵ trong vòng 5 năm sau khi chụp CT bụng. Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy 1.560 cơn nhồi máu cơ tim và 938 ca đột quỵ xảy ra trong nhóm nghiên cứu này.
Phân tích thống kê đã chứng minh rằng vùng mỡ nội tạng có liên quan độc lập với cơn đau tim và đột quỵ trong tương lai. BMI không liên quan đến đau tim hoặc đột quỵ.
Tiến sĩ Magudia nói: “Nhóm bệnh nhân có tỷ lệ mỡ nội tạng cao nhất dễ bị đau tim hơn, ngay cả khi được điều chỉnh theo các yếu tố nguy cơ tim mạch đã biết”. "Nhóm bệnh nhân có lượng mỡ nội tạng thấp nhất được bảo vệ chống đột quỵ trong những năm sau khi kiểm tra CT bụng."
Bà nói thêm: “Những kết quả này chứng minh rằng các phép đo chính xác về cơ và ngăn mỡ trong cơ thể đạt được thông qua CT tốt hơn so với các dấu ấn sinh học truyền thống để dự đoán nguy cơ đối với các bệnh tim mạch.
Theo Tiến sĩ Magudia, công trình này chứng minh rằng phân tích thành phần cơ thể hoàn toàn tự động và bình thường hóa hiện có thể được áp dụng cho các dự án nghiên cứu quy mô lớn.
Tiến sĩ Magudia cho biết: “Công trình này cho thấy lời hứa của các hệ thống AI sẽ gia tăng giá trị cho việc chăm sóc y tế bằng cách trích xuất thông tin mới từ dữ liệu hình ảnh hiện có. "Việc triển khai các hệ thống AI sẽ cho phép các bác sĩ X quang, bác sĩ tim mạch và bác sĩ chăm sóc chính cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn cho bệnh nhân với chi phí gia tăng tối thiểu cho hệ thống chăm sóc sức khỏe."
Xem thêm:
Nhận xét
Đăng nhận xét