根據(jù)發(fā)表在《放射學》雜志上的一項新研究，使用全自動人工智能 (AI) 深度學習模型，研究人員能夠在腹部 CT 掃描中識別出 2 型糖尿病的早期跡象。
2型糖尿病影響大約 13% 的美國成年人，另外 34.5% 的成年人符合糖尿病前期的標準。由于癥狀起效緩慢，因此在早期診斷疾病很重要。一些糖尿病前期病例可持續(xù)長達 8 年，早期診斷將使患者能夠改變生活方式以改變疾病的進展。
腹部 CT 成像可以成為診斷 2 型糖尿病的有前途的工具。CT 成像已廣泛用于臨床實踐，它可以提供大量關于胰腺的信息。以前的研究表明，糖尿病患者比非糖尿病患者更容易在胰腺內積聚更多的內臟脂肪和脂肪。然而，該研究的共同資深作者、美國國立衛(wèi)生研究院高級研究員兼放射科醫(yī)師 Ronald M. Summers 醫(yī)學博士說，在研究胰腺周圍的肝臟、肌肉和血管方面還沒有做太多工作。馬里蘭州貝塞斯達的臨床中心。
“對胰腺和胰腺外特征的分析是一種新穎的方法，據(jù)我們所知，在以前的工作中尚未顯示，”第一作者 Hima Tallam 說，BSE，醫(yī)學博士/博士。學生。
由放射科醫(yī)生或訓練有素的專家手動分析低劑量非對比胰腺 CT 圖像是一個耗時且困難的過程。作者說，為了應對這些臨床挑戰(zhàn)，需要改進胰腺的自動圖像分析。
對于這項回顧性研究，Summers 博士及其同事與共同資深作者、威斯康星大學醫(yī)學與公共衛(wèi)生學院放射學教授 Perry J. Pickhardt 醫(yī)學博士密切合作，使用了接受常規(guī)治療的患者數(shù)據(jù)集在威斯康星大學醫(yī)院和診所使用 CT 進行結直腸癌篩查。在 2004 年至 2016 年期間接受篩查的 8,992 名患者中，572 人被診斷出患有 2 型糖尿病，1,880 人患有血糖異常，這一術語指的是血糖水平過低或過高。糖尿病和血糖異常診斷之間沒有重疊。
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